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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于充能决策预测的电-氢复合充能站优化调度策略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：CN116674411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310661598.8，技术领域涉及：B60L53/60；该发明授权基于充能决策预测的电-氢复合充能站优化调度策略是由郑文迪;李玖镕;袁嘉骏;邵振国;吕博超;刘志远;张炳涛;孙瑾设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于充能决策预测的电-氢复合充能站优化调度策略在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供基于充能决策预测的电‑氢复合充能站优化调度策略，首先，为新能源汽车制定了相应的充能策略。其中，对电动汽车用户设计了两种充电方案供其选择，通过电价激励引导用调整消费行为，并建立基于心理学的韦伯‑费希纳Weber‑Fechner，W‑F激励响应决策模型，合理描述驾驶员充电方案的选择行为。随后，综合考虑用户侧于供能侧双方利益，以电‑氢复合充能站的运营收益以及用户的排队时间为目标函数，采用NSGA‑Ⅱ算法对该多目标问题进行求解。

本发明授权基于充能决策预测的电-氢复合充能站优化调度策略在权利要求书中公布了：1.一种基于充能决策预测的电-氢复合充能站优化调度策略，其特征在于：基于新能源汽车的充能策略，通过电价激励引导用调整消费行为，并建立基于心理学的韦伯-费希纳激励响应决策模型，以描述驾驶员充电方案的选择行为；综合考虑用户侧于供能侧双方利益，以电-氢复合充能站的运营收益以及用户的排队时间为目标函数，采用NSGA-Ⅱ算法进行求解； 采用NSGA-Ⅱ算法求解的具体流程如下： 第一步：根据本地区的气象预测数据，得到未来一天的风速和光照强度，再结合风电和光伏模型，生成一天不同时刻的输出功率； 第二步：计算电动汽车充电总功率和氢燃料汽车的充氢需求总量；运用蒙特卡洛方法模拟新能源汽车用户一天的出行和充能过程，获取包括电动汽车和氢燃料汽车的到站时间、充能需求量、起始SOC的数据，并基于获取的数据建立基于W-F的储能决策模型以估计充电用户选择方案的类型； 第三步：根据约束条件随机生成每个时间段的电解槽制氢功率；根据每时段的制氢功率获取一天内的制氢电量； 第四步：根据功率平衡关系，求解在时刻t交流配电网的供电功率，时刻t燃料电池组的放电功率； 第五步：计算目标函数之一的综合运行成本；通过第一步至第四步获取售电费用、售氢费用和购电费用并求和，得到综合运行收益； 第六步：计算目标函数之二为的动汽车用户总排队时间；根据各时段电动汽车的调度状态获取一天的电动汽车用户总排队时间； 第七步：以第一步至第六步为基础，生成规模为G的初始种群Pt，在选择、交叉、变异过程下产生子代种群Qt，结合生成规模为2G的种群Rt； 第八步：对种群Rt进行快速非支配排序，形成非支配集Zi并计算每个非支配层中个体的拥挤度，根据排序结果以及拥挤度筛选合适的个体，直至个体数量为G时，新一代父代种群Pt+1形成； 第九步：新一代父代种群Pt+1在选择、交叉、变异过程下产生子代种群Qt+1，结合生成规模为2G的种群Rt+1；重复第七步至第九步，直至达到遗传代数； 所述电-氢复合充能站由光伏太阳能发电系统、风力发机系统、电解槽、储氢罐和燃料电池组成，并与公用电网连接，以便在能源需求不满足时购买电力；从光伏风力发电和公用电网供应给电站的电力全部通过公共耦合点；站内氢气由电解槽产生，储存在氢罐中；储存的氢可以注入氢燃料电池，也可以通过燃料电池转化为电能；电动汽车允许直接使用耦合点的电力和燃料电池产生的电力进行充电。

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