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龙图腾网恭喜国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;吉林省长春电力勘测设计院有限公司;华北电力大学申请的专利兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119151340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411634954.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法和装置是由高雪峰;罗欢;许儒航;时雨;孙勇;姚忆雯;殷铁强;许鑫;郑惠元;王鑫红;谌骏哲;李昊;王鼎衡;刘大巍设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电网领域，具体公开了一种兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法和装置。包括获取配电网的历史需求数据，确定配电网规模，基于所述配电网规模，选取不同时间的配电网需求曲线进行计算，得到不同容量的调节成本，根据所述不同容量的调节成本，进行仿真拟合，确定符合所述配电网规模的成本计算表达式，基于所述成本计算表达式和配电相关公开信息，构建双层评估模型和相关目标约束，其中所述双层评估模型包括上层模型和下层模型，获取公开电力成本参数，输入所述双层评估模型进行优化求解，得到最优容量评估方案，以满足主动配电网的绿色要求。

本发明授权兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种兼顾主配网电量波动的光伏、储能容量评估方法，其特征在于，包括：S1、获取配电网的历史需求数据，确定配电网规模；S2、基于所述配电网规模，选取不同时间的配电网需求曲线进行计算，得到不同容量的调节成本；S3、根据所述不同容量的调节成本，进行仿真拟合，确定符合所述配电网规模的成本计算表达式；S4、基于所述成本计算表达式和配电相关公开信息，构建双层评估模型和相关目标约束，其中所述双层评估模型包括上层模型和下层模型；S5、获取电力成本参数，输入所述双层评估模型进行优化求解，得到最优容量评估方案；其中，所述成本计算表达式为： 式中，Δp2为净需求曲线的方差和，C5为调节成本，αbalance为成本系数，f·为一拟合函数，QVRE为分布式光伏的装机容量，QEV,sch为可调度的电动汽车的数量，QSTR为储能的投资容量；所述S4包括：S41、获取配电网的补贴优化目标及需求；S42、基于所述成本计算表达式和所述补贴优化目标及需求，进行目标划分，得到补贴目标函数及补贴约束，进而确定所述上层模型；所述补贴目标函数为： 式中，R1为补贴电动汽车替代燃油车的碳减排收益，R2为补贴分布式光伏替代集中式传统发电机组的碳减排收益，C1为给电动汽车的补贴，C2为给充电站的补贴，C3为给分布式光伏的补贴，C4为给储能的补贴，C5为调节成本，sEV,sub,SUB为电动汽车的单位补贴量，QEV,sub为补贴后电动汽车替代燃油车的数量，sEV,cha,SUB为充电站的单位补贴量，QEV,cha为补贴后充电站的数量，sVRE,dis,SUB为分布式光伏的单位兆瓦补贴量，QVRE,dis为补贴后分布式光伏机组的装机量，sSTR,dis,SUB为储能单位兆瓦时的补贴量，QSTR,dis为补贴后储能的容量；模型上层中补贴电动汽车替代燃油车所带来的碳减排收益R1： 式中，为碳价格，LV,stc为电动汽车每年的行驶路程，eGV和eEV分别为燃油车和电动汽车每年单位路程的碳排放量，nEV为电动汽车的运营时间，r为利率；模型上层中补贴分布式光伏替代集中式传统发电机组所带来的碳减排收益R2： 式中，epow,con为传统发电机组的平均每兆瓦时电的碳排放量，hVRE,dis‘为分布式光伏的每年发电小时数，ξVRE,dis为分布式光伏机组的发电利用率，nVRE为分布式光伏的运营时间；模型上层中的电力需求平衡约束：Dadn+DEV＝Dvre+Dcentralized＝QVRE,dis×hVRE×ξVRE,dis+Qcentralized×hcentralized×ξcentralized式中，Dadn为主动配电网内的每年平均电力需求量，DEV为电动汽车的每年平均充电量，Dvre为分布式光伏的每年平均发电量，Dcentralized为集中式传统机组的每年平均发电量，hcentralized为集中式传统机组的每年发电小时数，ξcentralized为集中式传统机组的发电利用率；S43、获取配电网的投资目标及需求；S44、基于所述上层模型和所述投资目标及需求，进行目标划分，得到投资目标函数及投资约束，进而确定所述下层模型；所述投资目标函数为： 式中，TEV为投资电动汽车的净收益，Tcha为投资充电站的净收益，TVRE为投资分布式光伏的净收益，TSTR为投资储能的净收益，CEV为投资电动汽车的总成本，为投资电动汽车的总收益，Ccha为投资充电站的总成本，为投资充电站的总收益，CVRE为投资分布式光伏的总成本，为投资分布式光伏的总收益，CSTR为投资储能的总成本，为投资储能的总收益，rEV,sub为在不同补贴额度下投资后电动汽车的替代率；模型下层中投资电动汽车的总成本CEV和总收益的计算公式为： 式中，αEV,sub为电动汽车的单位资本替代成本，rEV,sub,ope为单位运营成本，mGV和mEV分别是燃油车和电动汽车每公里资本成本；模型下层中投资充电站的总成本Ccha和总收益的计算公式为： 式中，mEV,cha为充电站的单位建造资本成本，QV,stc为燃油车和电动汽车的总数量，pEV,sub为电动汽车的渗透率，cEV,cha,ope为充电站的单位运营成本，IEV,cha为充电站的每年充电收入，ncha为充电站的运营时间；模型下层中投资分布式光伏的总成本CVRE和总收益的计算公式为： 式中，mVRE,dis为分布式光伏的单位建造资本成本，cVRE,dis,ope为分布式光伏的单位运营成本，mELC,GRI和cVRE,dis分别是集中式传统发电机组和分布式发电机组的单位发电成本；模型下层中私人投资者在不同补贴额度下投资储能的总成本CSTR和总收益的计算公式为： 式中，mSTR,dis为储能的单位建造资本成本，cSTR,dis,ope为储能的单位运营成本，PELC,disc和PELC,char分别为储能放电和充电电价，nSTR,dis为平均单位充放电次数，ISTR,dis为平均单位充放电收益，nSTR为储能的运营时间；模型下层中的数量平衡约束：QEV,sub＝QV,stc×rEV,sub-αEV,cur×rEV,sub 式中，αEV,cur为在不同补贴额度下投资前的电动汽车渗透率；模型下层中的功率约束： 式中，PEV,cha为平均充电站的功率，hEV为平均每年电动汽车的充电时间。

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