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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;济南大学申请的专利基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及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：CN114781266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202210435259.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及装置是由曹传钊;刘明义;史洁;曹曦;徐若晨;裴杰;刘大为;朱勇;雷浩东;孙周婷;李昊;蔡静文设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及装置，该方法包括：获取待优化的混合储能系统中的风电场站和光伏电站的原始样本数据；通过快速傅里叶变换获取预设的多个滤波方式的频谱特性，确定截止频率，并对原始样本数据进行低通滤波以平抑数据波形；确定遗传算法的适应度函数和约束条件；通过非支配排序遗传算法NSGA‑II优化混合储能系统的储能容量，确定最优储能容量范围；通过预设的评价指标依次评价配置了最优储能容量范围中不同储能容量的混合储能系统，确定目标储能容量，并基于优化后的适应度参数进行滤波方式的寻优。该方法可以合理配置混合储能系统的最优储能容量，提高系统的经济性、稳定性和安全性。

本发明授权基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于低通滤波的混合储能系统的容量优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待优化的混合储能系统中的风电场站和光伏电站的原始样本数据； 通过快速傅里叶变换获取预设的多个滤波方式的频谱特性，根据所述频谱特性确定截止频率，并通过所述多个滤波方式对所述原始样本数据进行低通滤波以平抑数据波形； 基于优化需求、所述原始样本数据和所述混合储能系统的参数，确定遗传算法的适应度函数和约束条件； 基于所述适应度函数和所述约束条件，通过非支配排序遗传算法NSGA-II优化所述混合储能系统的储能容量，确定最优储能容量范围；所述适应度函数包括第一适应度函数和第二适应度函数，将全寿命周期成本LCC最小函数作为所述第一适应度函数，将波动率FR最小函数作为所述第二适应度函数； 通过预设的评价指标依次评价配置了所述最优储能容量范围中不同储能容量的所述混合储能系统，确定所述混合储能系统的目标储能容量，并基于优化后的适应度参数进行滤波方式的寻优；所述预设的评价指标包括稳定性指标和安全性指标，所述基于优化后的适应度参数进行滤波方式的寻优，包括：计算归一化的波动率，结合所述归一化的波动率和所述全寿命周期成本确定不同范围内所述混合储能系统的最优滤波方式；通过以下公式计算所述第一适应度函数： 其中， 其中，ICC是混合储能系统的初始资本成本，N是混合储能项目的寿命，n是混合储能项目运行的年份，dn是年折旧，i是利率，tr是税率，an为年维护和运营成本，r是组件的替换次数，R是混合储能项目周期内的总替换数，ICCC是待替换的组件的投资成本，lc是待替换的第c个部件的寿命，s是残值，s表示混合储能项目最后一年系统设备的回收价值，penalty是一年中未达到理想并网值的电量，M为惩罚电价，floor函数表示将一个数字四舍五入到下一个小的整数。

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中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;济南大学，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼A楼；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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