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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种考虑储能SOC约束的储能配置优化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：CN114430176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210046297.X，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种考虑储能SOC约束的储能配置优化方法是由温春雪;于赓设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑储能SOC约束的储能配置优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑储能SOC约束的储能配置优化方法，根据当前光储电站的行为指标，预先判断当前储能动作的方向；设定储能实际动作方向，即规定储能动作功率值为正时，储能动作是放电；储能动作值为负时，储能动作是放电；设置迭代次数触发概率函数trigger_i和仿真时间触发概率函数trigger_h；利用改进粒子群算法输出储能配置的最优解。上述方法能找到更加优良的粒子进化方向，增加优良粒子的数量，从而提高了算法的计算速度和求解效率。

本发明授权一种考虑储能SOC约束的储能配置优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑储能SOC约束的储能配置优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、根据当前光储电站的行为指标，预先判断当前储能动作的方向，即判断当前储能动作是充电还是放电； 步骤2、设定储能实际动作方向，即规定储能动作功率值为正时，储能动作是放电；储能动作值为负时，储能动作是充电； 步骤3、设置迭代次数触发概率函数trigger_i和仿真时间触发概率函数trigger_h；其中，所述迭代次数触发概率函数trigger_i随着迭代次数的增加由最大触发概率trigger_i_max递减到最小触发概率trigger_i_min；所述仿真时间触发概率函数trigger_h随着仿真时间的增加由最大触发概率trigger_h_max递减到最小触发概率trigger_h_min； 在步骤3中，所述迭代次数触发概率函数trigger_i表示为： 式中，r1是值域为[-1，1]的随机数，r1的选取是利用粒子群算法所需的随机数，不需额外生成随机数；maxIterations为最大迭代次数；i为当前迭代次数；trigger_i的值为1，触发概率函数；trigger_i的值为-1，不触发概率函数； 所述仿真时间触发概率函数trigger_h表示为： 式中，r2是值域为[-1，1]的随机数，r2的选取是利用粒子群算法所需的随机数，不需额外生成随机数；h为当前储能动作时间；trigger_h的值为1，触发概率函数；trigger_h的值为-1，不触发概率函数； 其中，r1、r2不能采用同一个随机数，避免耦合性； 步骤4、将进化方向修正机制加入传统粒子群算法，通过迭代求解储能配置的最优解； 所述步骤4的过程具体为： 1首先输入储能配置所需的数据信息； 2然后设置改进粒子群算法的相关参数； 3初始化各时刻储能动作功率值Pt作为决策变量，初始化进化速度Vt，初始化适应度函数计划出力偏差度，表示为： 其中，PV为光伏的实际出力；PVf为光伏计划出力；Pt为粒子群算法的随机粒子，也是储能动作功率值； 光伏出力与储能出力的和作为光伏电站的实际出力，目标函数表示为光伏电站实际出力与计划出力的偏差最小； 4根据粒子群算法进行速度更新： Vi+1＝ω·Vi+c1r1·Pbi-Xi+c2r2·Pgd-Xi6 式中，Vi为粒子进化速度；Pb为个体最优粒子；Pgb为全局最优粒子；c1、c2为加速常数；ω为惯性常数；X为粒子群产生的随机粒子； 5根据所输入的数据信息，判断各个时刻储能动作是应该放电还是充电，即Eop-fc等于1时放电概率应该更大，Eop-fc等于-1时充电概率应该更大； 6计算步骤3所设置的迭代次数触发概率函数trigger_i，该迭代次数触发概率函数trigger_i随着迭代次数的增加，触发概率由trigger_i_max降到trigger_i_min；其中，在计算该迭代次数触发概率函数trigger_i所需的随机数时，用改进粒子群算法速度更新函数的一个随机数，以减少运算时间； 7计算步骤3所设置的仿真时间触发概率函数trigger_h，该仿真时间触发概率函数trigger_h随着仿真时间t的增加，触发概率由trigger_h_max降到trigger_h_min；其中，在计算该仿真时间触发概率函数trigger_h所需的随机数时，用改进粒子群算法速度更新函数的一个随机数，减少运算时间； 8判断储能动作功率值Pt与Eop-fc指标计算出的希望储能的动作功率是否相同，如果相同，则进行粒子位置更新；如果不同，则进行下一步判断，即 若Eop-fc×Eop-re＝1，则说明储能动作功率值Pt与Eop-fc指标计算出的希望储能的动作功率相同；若Eop-fc×Eop-re＝-1，则说明储能动作功率值Pt与Eop-fc指标计算出的希望储能的动作功率不同； 9如果储能动作功率值Pt与Eop-fc指标计算出的希望储能的动作功率不同，则再判断粒子的进化速度Vt方向是否向着步骤1中预先判断的当前储能动作方向进行，若是，则进行粒子位置更新；如果不是，则进行下一步判断； 10如果不是向着相同的方向进化，则进一步判断所计算的迭代次数触发概率函数trigger_i，若trigger_i小于零，则不触发，直接进行粒子位置更新；若trigger_i大于零，则进行下一步判断； 11若trigger_i大于零，则进一步判断所计算的仿真时间触发概率函数trigger_h，若trigger_h小于零，则不触发，直接进行粒子位置更新； 若trigger_h大于零，则触发进化方向修正函数，将速度方向取反，使粒子进化方向向着储能功率进化方向与步骤1中预先判断的当前储能动作方向相同的方向进行，即： Vt＝-Vt8 12在对粒子进化方向进行校正后，再进行粒子位置更新，即： Xi+1＝Xi+Vi+19 13在粒子位置更新后，重新进行第3步的操作，计算适应度函数； 14判断当前迭代次数i是否大于仿真参数设定的迭代次数值，若未达到迭代次数，则回到第5步骤；若达到迭代次数，则输出储能配置的最优解，运算结束。

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