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龙图腾网获悉内蒙古工业大学;华能乌拉特中旗新能源发电有限公司申请的专利一种多时间尺度混合储能容量配置方法、系统及存储介质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：CN120955650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511490013.6，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种多时间尺度混合储能容量配置方法、系统及存储介质是由孟克其劳;齐凯;张占强;孟祥东设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多时间尺度混合储能容量配置方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据挖掘应用技术领域，公开了一种多时间尺度混合储能容量配置方法、系统及存储介质。该方法包括：根据风电场建设状态采集数据并预处理得到标准风电输出功率数据；获取当地电网负荷曲线或调度需求数据，计算差值生成储能参考功率曲线；采用SGMD分解算法拆分功率信号，识别多时间尺度功率波动生成特征数据；基于特征数据设定约束，用免疫混合粒子群算法优化储能容量配置；对优化结果进行全寿命周期仿真，验证效果与合规性并评估经济性以确定最佳方案。本申请通过多时间尺度分解与闭环优化，解决现有储能配置适配性差、经济性不足问题，提升风电并网稳定性与配置经济性。

本发明授权一种多时间尺度混合储能容量配置方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多时间尺度混合储能容量配置方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101、根据风电场建设状态采集数据，对采集的数据进行预处理，得到标准风电输出功率数据； 步骤S102、获取当地电网的负荷曲线或电网调度需求数据，计算所述标准风电输出功率数据与所述负荷曲线或电网调度需求数据的差值，生成储能系统的参考功率曲线； 步骤S103、采用SGMD分解算法对所述标准风电输出功率数据进行分解，拆分为多个频率成分，基于所述频率成分识别秒级、分钟级、小时级、日级及周级以上不同时间尺度的功率波动，生成多时间尺度波动特征数据； 步骤S104、基于所述多时间尺度波动特征数据设定储能响应时间约束，采用免疫混合粒子群算法对各储能设备进行容量配置优化，以优先满足风电并网国家标准和所述参考功率曲线波动要求，其次最大化经济效益，并遵循储能充放电功率约束、储能容量约束、荷电状态约束及响应时间约束；风电并网国家标准指风电并网功率波动1分钟内不超过额定功率的10%、1小时内不超过额定功率的15%； 步骤S105、对优化后的储能容量配置进行年度全寿命周期仿真，验证其在不同时间尺度上平抑负荷波动、满足调峰需求的效果及风电并网国家标准的符合性，同时评估经济性以确定最佳储能容量配置方案； 其中，所述步骤S103，包括：以所述标准风电输出功率作为分解对象，确保其时间维度与后续多时间尺度识别需求匹配，覆盖秒级、分钟级、小时级、日级及周级以上的时间跨度；采用SGMD分解算法对所述标准风电输出功率进行信号分解，将单一功率信号拆分为多个具有不同频率特征的子信号，各子信号分别对应不同波动频率的功率成分；基于各子信号的频率特征确定对应的时间尺度波动特征，其中，高频子信号对应秒级功率波动，中高频子信号对应分钟级功率波动，中低频子信号对应小时级和日级功率波动，低频子信号对应周级以上功率波动，同步提取各时间尺度波动的幅度、持续时长及周期参数；将识别得到的各时间尺度波动特征整合，生成所述多时间尺度波动特征数据； 所述步骤S105，包括：基于最优容量配置结果，构建覆盖储能系统全寿命周期的仿真模型，所述最优容量配置结果是基于免疫混合粒子群算法对各储能设备进行容量配置优化获得，模型输入包含所述多时间尺度波动特征数据、所述参考功率曲线、以及储能设备的充放电效率和寿命衰减参数；通过年度仿真验证功能性与合规性，其中，所述验证功能性通过检测所述最优容量配置结果在秒级、分钟级、小时级、日级及周级以上时间尺度上平抑负荷波动的效果，判断是否满足电网调峰需求，验证合规性通过比对仿真得到的储能平滑后功率曲线与风电并网国家标准，确认是否符合并网要求；核算所述最优容量配置结果全寿命周期内的成本，包括初始投资成本、运行维护成本、储能更换成本及储能处置成本，同时核算调峰收益、政策运营补贴收益，确定所述最优容量配置结果的全寿命周期经济效益；对比多种基于所述最优容量配置结果的仿真验证结果与经济性评估数据，筛选出满足调峰需求、符合并网国家标准且经济效益最优的方案，作为所述最佳储能容量配置方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古工业大学;华能乌拉特中旗新能源发电有限公司，其通讯地址为：010051 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民街49号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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