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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法与装置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：CN116191493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211697089.2，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法与装置是由潘学萍;朱健宇;史雯;秦景辉;孙晓荣设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法与装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法，包括：以经济性最优、碳减排最优、弃风光量最小建立火电机组深度调峰和复合储能协同规划的多目标优化模型；基于熵权‑理想法对输入数据预处理，计算各决策变量的综合得分，确定火电深度调峰、抽蓄和化学储能的投入顺序；采用改进NSGA‑II方法结合模糊隶属度获得火电机组深度调峰量以及新建复合储能规划容量。本发明提出了基于熵权‑理想解进行数据预处理的改进NSGA‑II算法，建立多目标规划模型求取灵活性资源的最优配置方案，求解速度快，适应性强，兼顾了碳减排和新能源消纳能力，显著减小系统的弃风光率，有利于电力系统的低碳经济运行。

本发明授权一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种火电机组深度调峰和复合储能协同规划方法，其特征在于，包括： S1、以年收益最大为目标建立经济性模型，以碳减排量最大为目标建立碳减排模型，以弃风光量最小为目标建立弃风光模型，基于前述经济性模型、碳减排模型和弃风光模型建立火电机组深度调峰和复合储能协同规划的多目标优化模型； S2、基于熵权‑理想法对输入数据进行预处理，所述输入数据为各决策变量，包括火电深度调峰、抽蓄和化学储能，计算得到多目标优化模型中各决策变量的综合得分，并根据各决策变量的综合得分由大到小确定火电深度调峰、抽蓄和化学储能的投入顺序； S3、采用改进NSGA‑II方法进行模型求解，所述改进NSGA‑II方法在NSGA‑II方法基础上通过引入正态分布交叉算子与自适应调整变异方式产生子代，获得Pareto最优解集，并通过模糊隶属度函数得到综合最优解，获得火电机组深度调峰改造量以及新建复合储能规划容量；所述改进NSGA‑II方法为： 1初始化算法产生有n个个体的父代种群，即各调峰手段的新建量，并根据数据预处理确定的各调峰手段投入顺序计算目标函数值； 2引入正态分布交叉算子与自适应调整变异方式进行交叉变异产生有n个个体的子代； 3合并父代与子代种群，对合并种群的目标函数值进行非支配排序与拥挤度计算； 4选取前n个个体生成新的父代种群； 5检查是否满足停止条件，即所有个体都是非支配解，若不满足则返回第2步，若满足则输出Pareto最优解集； 所述通过模糊隶属度函数得到综合最优解包括： 求解目标函数最大化问题时的模糊隶属度函数为： 求解目标函数最小化问题时的模糊隶属度函数为： 式中，fj表示第j个目标函数值；和表示第j个目标函数的最大值与最小值；目标函数F1和F2分别为系统总收益最大与碳减排量最大，选择最大值型隶属度函数；目标函数F3为弃风光量最小，选择最小值型隶属度函数； Pareto最优解集的所有个体的满意度为： 式中，h表示整体满意度，h数值越大表示满意度越高。

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