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龍圖騰網獲悉協(xié)合風電投資有限公司;清華大學申請的專利一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119249698B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411237269.1，技術領域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法是由賈紫儀;張軒;劉俊驛;范正浩;武鏡海;張文輝;岳文彥;李瑞明;劉孟;李佳奇;劉夢喬;趙芫樺;陳勝軍設計研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法在說明書摘要公布了：本公開涉及一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法，包括以下步驟：S1確定輸入?yún)?shù)：定義各輸入?yún)?shù)，輸入?yún)?shù)包括初始參數(shù)、技術參數(shù)、成本參數(shù)、財務參數(shù)；S2構建數(shù)學模型；S3：在Python中通過工具包Pulp調用CBC優(yōu)化軟件進行后續(xù)所述模型的求解；S4：針對所述尋優(yōu)目標函數(shù)，予以初始化、建模、求解、驗證并調整，得出結果數(shù)據(jù)；所述結果數(shù)據(jù)包括最優(yōu)配置方案、運行策略、經濟效益分析；S5：將結果數(shù)據(jù)輸出。所述S3中，所述優(yōu)化模型調用CBC優(yōu)化軟件進行求解，便于使用者學習使用。

本發(fā)明授權一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法在權利要求書中公布了：1.一種離網型風光制氫系統(tǒng)的容量匹配方法，其特征在于，包括以下步驟： S1確定輸入?yún)?shù)：定義各輸入?yún)?shù)，輸入?yún)?shù)包括初始參數(shù)、技術參數(shù)、成本參數(shù)、財務參數(shù)；其中， 初始參數(shù)包括裝機容量、全年發(fā)電出力曲線； 技術參數(shù)包括系統(tǒng)容量、轉換效率； 成本參數(shù)包括初始投資成本、運行維護成本； 財務參數(shù)包括稅費、資金成本； S2構建數(shù)學模型：分別對各子系統(tǒng)進行建模，構建所述離網型風光耦合制氫系統(tǒng)的數(shù)學模型，并以電力及氫氣流向為連接將各子系統(tǒng)聯(lián)系起來，各子系統(tǒng)包括新能源發(fā)電系統(tǒng)、制氫系統(tǒng)、儲氫系統(tǒng)、儲能系統(tǒng)；其中，新能源發(fā)電系統(tǒng)可直接為制氫系統(tǒng)供電，也可在新能源電力充足時將多余電能儲存在儲能系統(tǒng)中；儲能系統(tǒng)充滿后，多余新能源電力按照棄電處理；制氫系統(tǒng)制出的氫氣可直接輸出，也可在氫氣充足時儲存在儲氫系統(tǒng)中，再由儲氫系統(tǒng)輸出；為了達到穩(wěn)定產氫的目的，規(guī)定在一定時間間隔內，氫氣的輸出量是相同的；所述S2中，將系統(tǒng)分為規(guī)劃層模型、運營層模型和財務模型；其中，規(guī)劃層模型包括資源評估、設備選型與配置；運營層模型包括能量管理、實時調度； 所述S2中，構建所述數(shù)學模型的具體步驟為： S2.1：明確所述離網型風光耦合制氫系統(tǒng)的各子系統(tǒng)，為各子系統(tǒng)分別定義尋優(yōu)決策變量，尋優(yōu)決策變量包括各子系統(tǒng)的系統(tǒng)容量、各子系統(tǒng)在每個時間點上的運行量；其中，各子系統(tǒng)包括新能源發(fā)電系統(tǒng)、制氫系統(tǒng)、儲氫系統(tǒng)、儲能系統(tǒng)； S2.2：定義尋優(yōu)約束函數(shù)，尋優(yōu)約束函數(shù)包括：子系統(tǒng)運行約束函數(shù)、出氫穩(wěn)定性約束函數(shù)、總系統(tǒng)關系約束函數(shù)、財務核算約束函數(shù)；其中，子系統(tǒng)運行約束函數(shù)包括各子系統(tǒng)的運行限制條件函數(shù)； 出氫穩(wěn)定性約束函數(shù)為確保在離網狀態(tài)下，所述離網型風光耦合制氫系統(tǒng)能夠穩(wěn)定地生產氫氣的條件函數(shù)； 總系統(tǒng)關系約束函數(shù)為各子系統(tǒng)之間的相互關系函數(shù)； 財務核算約束函數(shù)包括資金成本、稅費的計算函數(shù)； S2.3：依據(jù)S2.1的尋優(yōu)決策變量、S2.2的尋優(yōu)約束條件，來構建尋優(yōu)目標函數(shù)，確保在系統(tǒng)全生命周期內，凈現(xiàn)值NPV達到最大化 S3：在Python中通過工具包Pulp調用優(yōu)化軟件CBC，對后續(xù)模型進行求解； S4：針對尋優(yōu)目標函數(shù)，予以初始化、建模、求解、驗證并調整，得出結果數(shù)據(jù)；所述結果數(shù)據(jù)包括最優(yōu)配置方案、運行策略、經濟效益分析； S5：將結果數(shù)據(jù)輸出。

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