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龙图腾网恭喜河海大学申请的专利考虑抽蓄建设周期的容量配置方法、装置、设备及介质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：CN118826093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411306959.8，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权考虑抽蓄建设周期的容量配置方法、装置、设备及介质是由李杨;张洪泽;吴峰;洪飞龙;史林军;宋旭东设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑抽蓄建设周期的容量配置方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及多能源互补发电技术领域，尤其涉及一种考虑抽蓄建设周期的容量配置方法、装置、设备及介质，方法包括：考虑混合式抽蓄的建设周期和负荷的年增长，对时序性进行建模；建立全寿命周期成本最小和剩余负荷方差最小的多目标函数，建立联合调度运行策略及运行约束条件，考虑负荷每年增长的不确定性，建立包含信息间隙决策理论的系统模型；使用线性化技术将系统模型转化为混合整数线性规划模型；对混合整数线性规划模型进行求解，得到各年各设备的最优配置与运行方案。本发明中，能够平衡经济性和负荷波动，逐年精细化配置风光容量，对火电进行深调改造以消纳多余的风光，建设周期的引入避免了冗余配置以及后期供能质量下降等问题。

本发明授权考虑抽蓄建设周期的容量配置方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑抽蓄建设周期的容量配置方法，其特征在于，包括如下步骤：考虑混合式抽蓄的建设周期和负荷的年增长，对时序性进行建模；建立全寿命周期成本最小和剩余负荷方差最小的多目标函数，建立联合调度运行策略及运行约束条件，考虑负荷每年增长的不确定性，建立包含信息间隙决策理论的系统模型；使用线性化技术将所述系统模型转化为混合整数线性规划模型；对所述混合整数线性规划模型进行求解，得到各年各设备的最优配置与运行方案；所述考虑混合式抽蓄的建设周期和负荷的年增长，对时序性进行建模，包括如下步骤：将整个规划周期分为4年，将序列Y记为：Y＝[Y1，Y2，Y3，Y4]；式中：Yy为第y年；风电、光伏配置的容量和火电机组改造的容量集合分别为： 式中：Iw、Ipv和Ith分别为风电、光伏配置的容量和火电机组改造的容量集合；和分别为第y年风电、光伏配置的容量和火电机组改造的容量，y＝1、2、3、4；其中，火电机组改造的容量的确定方法为： 式中：NY为规划总年数；TCPS为混合式抽蓄的建设周期，3年；为火电机组经过改造后的最小出力；和分别为第g台火电机组在第y年的改造方案决策变量；和分别为确定第g台火电机组在第y年进行不投油和投油深调改造的0-1变量；其中：表示在某年进行不投油或投油改造后，在后续的规划中将不再做出改变，即火电机组仅能改造一次；表示仅在改造的年份和才为1，在改造后一年，其值为两个1相减，在改造前一年，其值为两个0相减，仅在改造当年，其值为1；全寿命周期成本最小的目标函数，包括： Ry＝1+r-y；式中：NY为规划总年数；和分别为投资成本和运行成本；FRV为规划期末的设备总残值；Ry为第y年的现值系数；r为折现率；投资成本为： 式中：TCPS为混合式抽蓄的建设周期，其中y≤TCPS+1表示规划周期内都满足，y＝TCPS+1表示仅最后一年满足，此时混合式抽蓄投入使用；cpv、cw、cth和cps分别为光伏电站、风电场、火电机组改造和抽蓄机组的单位投资成本；和分别为光伏电站、风电场、火电机组改造和抽蓄机组的建设或改造的容量；运行成本为： 其中： 式中：和分别为火电机组、水电机组、新能源和抽蓄机组的运行成本；Ns、NT、NG、NH、NPV和NW分别为场景数、时刻数、火电机组台数、水电站级数、光伏电站数量和风电场数量；ps为第s个场景的概率；为火电机组出力；和分别为火电机组开机和停机的操作变量；cG，su和cG，sd分别为火电机组开机和停机的成本系数；f·、fcoal·和ωloss·分别为调峰函数、煤耗函数和机组深调损耗函数；PG，max、PG，min、PG，min1和PG，min2分别为火电机组最大出力、改造前最小出力、不投油深调最小出力和投油深调最小出力；a、b和c分别为火电机组煤耗成本函数的二次项系数、一次项系数和常数项系数；Nt为转子致裂循环周次；Sunit为机组的购机费用；Scost为燃油价格；Zoil为投油量；为水电机组开机操作变量；cH，su为水电机组开机成本系数；和分别为光伏和风电的实际出力；和分别为光伏和风电的预测出力；cPV和cW分别为光伏和风电的弃电惩罚成本系数；和分别为抽蓄机组发电和抽水工况的启动操作变量；cpsG，su和cpsP，su分别为抽蓄机组发电和抽水工况的启动成本系数；设备残值为： 式中：Ntype为投资的设备数量；Cp，y为第p种设备在第y年的投资成本；δp为第p种设备的净残值率；Np为第p种设备的可运行年限；剩余负荷方差最小的目标函数包括： 式中：和分别为抽蓄机组进行发电和抽水的功率；为剩余负荷；为原始负荷；为水电出力；所述建立全寿命周期成本最小和剩余负荷方差最小的多目标函数中，还包括采用标准边界交叉法NBI算法将两个目标函数进行转化为单目标：求解两个目标函数的最优值：f1x1*＝minf1x，f2x2*＝minf2x，分别代入x1*和x2*，求解f1x2*和f2x1*，获得支付矩阵连接f1x1*，f2x1*和f1x2*，f2x2*，得到乌托邦线；将单独求解的目标函数值进行归一化处理，归一化后的目标函数如下所示： 归一化后的支付矩阵为乌托邦线上的任意一点β1，β2与Parote前沿上的点的距离λ为：其中β1+β2＝1，并且0≤β1≤1，0≤β2≤1；通过求解最大化的距离λ得到多目标问题中的Pareto解集，改变β1与β2的值，使得距离不断移动，原多目标问题便转化成了一系列的单目标问题，即： 所述考虑负荷每年增长的不确定性，建立包含信息间隙决策理论的系统模型，包括：采用信息间隙决策理论IGDT模拟负荷增长的不确定性；假设考虑负荷不确定性的优化模型为： 式中：fx1，x0为目标函数；x1和x2分别为决策变量；x0为不确定性负荷量；Hx2，x0和Gx1，x2分别为等式约束和不等式约束；采用IGDT描述x0： 式中：为负荷预测值；ψ为负荷的偏差系数；建立最大化偏差系数的IGDT模型： 式中：f0为不考虑负荷不确定性的模型目标函数；σ为规避系数，表示可以接受的投资能力；在确定性模型当中，目标函数1为综合成本最小，为当时，综合成本最大，记为此时所述系统模型为： 式中：表示在的条件下，Ctotal取到最小值由于负荷变为不确定性增长，剩余负荷方差最小的目标函数变为：

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