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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;江西腾达电力设计院有限公司申请的专利多微电网光储双层优化配置方法及系统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：CN119419952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510019184.4，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权多微电网光储双层优化配置方法及系统是由李玉婷;江涛;谢鹏;王欣;舒娇;郑春;刘斯维;黄凯设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多微电网光储双层优化配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多微电网光储双层优化配置方法及系统，该方法包括：建立电氢耦合运行架构，并根据所述电氢耦合运行架构构建模型和约束条件；将单一微电网拓展为多微电网，并基于多微电网之间的电能以及氢能的功率交互协同优化第i个微电网的功率平衡约束和功率约束；以微电网的等年值投资成本与年维护成本之和最小为目标构建上层优化模型，并以微电网运营收益最大化为目标构建下层优化模型，得到双层模型；对所述双层模型进行求解，得到关于所述多微电网的最终容量配置结果。本发明能够有效减少微电网对化石燃料的依赖，减少了燃料成本。

本发明授权多微电网光储双层优化配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多微电网光储双层优化配置方法，其特征在于，所述方法包括： 建立电氢耦合运行架构，并根据所述电氢耦合运行架构构建关于蓄电池的功率容量计算模型以及与所述功率容量计算模型对应的储能充放电约束条件、关于电解槽的输出功率模型、关于燃料电池的输出功率模型、关于储氢罐的氢气储量模型、电氢耦合模型以及与所述电氢耦合模型对应的氢功率约束条件； 根据以下公式构建电氢耦合模型： ； 其中，为电解槽在t时间段转化的氢功率，为t时间段由电解槽转化直接进入燃料电池的功率，为单位时间购买的氢能，为燃料电池在t时间段消耗的氢功率，为单位时间出售的氢能； 所述氢功率约束条件包括氢功率平衡约束条件和氢储能充放氢功率上下限约束条件； 根据以下公式构建氢功率平衡约束条件： ； 根据以下公式构建氢储能充放氢功率上下限约束条件： ； 其中，为t时间段充放氢状态变量，为充放氢功率所能达到的最大值，且，为储氢罐配置容量，为储氢罐功率能量转化系数； 将单一微电网拓展为多微电网，并基于多微电网之间的电能以及氢能的功率交互协同优化第i个微电网的功率平衡约束和功率约束； 根据以下公式构建第i个微电网的功率平衡约束： ； 其中，为第i个微电网中的蓄电池在t时间段内的放电功率，为第i个微电网在t时间段内从主网购买的功率，为第i个微电网中的燃料电池在t时间段的输出电功率，为第i个微电网在t时间段内的光伏出力，为t时间段第j个微电网从第i个微电网购买的电功率，为利用历史数据对负荷结果进行预测的第i个微电网在t时间段内的负荷需求功率，为第i个微电网在t时间段内向主网售出的功率，为第i个微电网中的电解槽在t时间段内的耗电功率，为第i个微电网中的蓄电池在t时间段的充电功率，表示t时间段第i个微电网从第j个微电网购买的电功率，n表示微电网总数，为第i个微电网中的底电解槽在t时间段转化的氢功率，为第i个微电网中的储氢罐在t时间段的放氢功率，表示t时间段第i个微电网从第j个微电网中购买的氢功率，为第i个微电网中的储氢罐在t时间段内的氢能充氢功率，为第i个微电网中的燃料电池在t时间段消耗的氢功率，表示t时间段第j个微电网从第i个微电网中购买的氢功率； 根据以下公式构建第i个微电网的功率约束： ； ； ； 其中，表示第i个微电网与主网在t时段购售电电功率的状态变量，为电网联络线功率上限，为第i个微电网与主网在t时段购售氢功率的状态变量，为输氢管导入氢功率上限，为第i个微电网单位时间出售的氢能，为第i个微电网单位时间购买的氢能； 以微电网的等年值投资成本与年维护成本之和最小为目标构建上层优化模型，并以微电网运营收益最大化为目标构建下层优化模型，得到双层模型； 根据以下公式构建上层优化模型： ； 其中，为第i个微电网的等年值投资成本，为第i个微电网的运行成本，表示第i个微电网的等年值投资成本和年维护成本之和； 根据以下公式构建下层优化模型： ； 其中，为单位功率微电网内部向用户售电带来的利润，和分别为第i个微电网和外界微电网交互的单位电量和氢能所带来的利润，为n季节下典型日的天数，为四季的集合，为第i个微电网的运营收益； 对所述双层模型进行求解，得到关于所述多微电网的最终容量配置结果，具体包括： 步骤1、对微电网进行初始化赋值； ； 其中，为光伏电池配置初值，为电解槽配置初值，为氢燃料电池配置初值，为蓄电池配置初值，为储氢罐配置初值； 步骤2、在上层优化模型以微电网内部成本最低为目标对各装置进行定容，并将定容的结果输送至下层优化模型作为运行上限； 步骤3、输入上层优化模型的定容值以及光伏出力负荷需求的预测值，以微电网收益最大为目标模拟微电网典型日运行，将运行的结果返回给上层优化模型； 步骤4、将下层优化模型优化变量返回给上层优化模型，下层优化模型优化变量最大值作为上层优化模型优化变量约束的最小值，上层优化模型再次以微电网内部成本最低为目标进行定容； 步骤5、重复步骤2至步骤4进行多次迭代运算，上层优化模型第k次运算的优化目标记为，下层优化模型第k次迭代运算的优化目标为，当，且时迭代停止，得到最终容量配置结果，其中，η、ε代表上层优化模型和下层优化模型的收敛域值。

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