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龙图腾网获悉国网河南省电力公司新乡供电公司申请的专利储能电站的容量规划方法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：CN120073809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510545112.3，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权储能电站的容量规划方法是由霍宣敏;王佳菡;贾玉洁;张鲁豫;党华设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电站的容量规划方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种储能电站的容量规划方法，涉及电力技术领域，用于合理的规划储能电站的容量。该方法包括：获取风光储系统中的日最大发电量和日最小发电量；利用机会约束规划方法和多目标优化算法，并基于风光储系统中储能电站的功率和电量约束条件，构建多目标优化调度模型；基于多目标优化调度模型，采用基于蒙特卡罗模拟的改进自适应遗传算法进行求解得到修正系数；修正系数是确保风光储系统发电出力具备跟踪用电负荷变化能力、平抑风光发电峰谷的理论值；基于储能容量公式确定储能电站的规划容量。

本发明授权储能电站的容量规划方法在权利要求书中公布了：1.一种储能电站的容量规划方法，其特征在于，所述方法包括： S301、获取风光储系统中的日最大发电量和日最小发电量； S302、利用机会约束规划方法和多目标优化算法，并基于所述风光储系统中储能电站的功率和电量约束条件，构建多目标优化调度模型； 所述构建多目标优化调度模型包括： 确定最小化实际功率与计划功率的偏差模型、最小化投资成本与运维成本之和、最小化负荷与储能电站的输出功率偏差的累积值； 其中，所述最小化实际功率与计划功率的偏差模型是根据各个时间点的实际功率与计划功率的差值使用最小二乘法确定，所述实际功率由储能电站的输出功率、所述风光储系统中风力发电的实际输出功率和所述风光储系统中光伏发电的实际输出功率组成；所述最小化投资成本与运维成本之和是根据所述风光储系统的投资成本与运维成本之和确定的；所述最小化负荷与储能电站的输出功率偏差的累积值是根据预设时段内负荷与储能电站的输出功率的差值的累计值确定的； 基于所述最小化实际功率与计划功率的偏差模型、最小化投资成本与运维成本之和、最小化负荷与储能电站的输出功率偏差的累积值、功率和电量约束条件，构建多目标优化调度模型；其中多目标优化调度模型为： 其中，minf1表示最小化实际功率与计划功率的偏差；Pbess，i表示时间点i储能电站的输出功率；表示时间点i风光储系统中风力发电的实际输出功率；表示时间点i风光储系统中光伏发电的实际输出功率；Pplan_adj，i表示时间点i的计划功率； minf2表示最小化投资成本CIN与运维成本COM之和； minf3表示最小化负荷与储能电站的输出功率偏差的累积值；Pi表示预设系数；Pload，i表示时间点i的负荷； Pr{|Δt|≤δ}≥α表示偏差绝对值不超过阈值δ的概率不低于预设数值α； Pbess_min≤Pbess，i≤Pbess_max表示Pbess，i需在最小输出功率Pbess_min和最大输出功率Pbess_max之间； 表示储能能量Ebess，i需在最小储能能量Ebess_min和最大储能能量Ebess_max之间； Pbess，it≤Ebess_max*20％表示时间点i储能电站的输出功率与时间的乘积不超过最大储能能量的20％； S303、基于所述多目标优化调度模型，采用基于蒙特卡罗模拟的改进自适应遗传算法进行求解得到修正系数；所述修正系数是确保所述风光储系统发电出力具备跟踪用电负荷变化能力、平抑风光发电峰谷的理论值； S304、基于储能容量公式确定所述储能电站的规划容量； 所述储能容量公式满足以下关系： C＝K×N1-N2： 其中，C表示所述储能电站的规划容量；K表示所述修正系数；N1表示所述日最大发电量；N2表示所述日最小发电量。

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