(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210929585.X (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 北京理工大 学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 李建威　何书丞　贾博文　何洪文　 李高鹏　孙逢春　何云堂　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 王爱涛 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/32(2006.01)H02J 3/38(2006.01) B60L 53/51(2019.01) B60L 53/53(2019.01) B60L 53/54(2019.01) C25B 1/02(2006.01) C25B 9/65(2021.01) C25B 9/00(2021.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种氢光储充电站容量优化配置方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及一种氢光储充电站容量优化配 置方法及系统， 涉及电动汽车充电站技术领域， 方法包括获取氢光储充电站在设定历史阶段的 平均光伏发电数据和平均充电负荷数据； 所述氢 光储充电站包括光伏系统、 梯次电池储能系统、 燃料电池系统、 电解槽制氢系统和储氢罐； 基于 所述光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃 料电池系统、 所述电解槽制氢系统和所述储氢 罐， 根据所述平均光伏发电数据和所述平均充电 负荷数据构建氢光储充电站容量优化配置模型； 利用NSGA ‑Ⅱ算法对所述氢光储充电站容量优化 配置模型进行优化， 确定氢光储充电站容量最优 配置。 本发 明能够解决充电站因季节天气变化导 致的长期单储能结构配 置不合理问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114997544 A 2022.09.02 CN 114997544 A 1.一种氢光储充电站容 量优化配置方法， 其特 征在于， 包括： 获取氢光储充电站在设定历史阶段的平均光伏发电数据和平均充电负荷数据； 所述氢 光储充电站包括 光伏系统、 梯次电池 储能系统、 燃料电池系统、 电解槽制氢系统和储氢 罐； 基于所述光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃料电池系统、 所述电解槽制氢系统 和所述储氢罐， 根据所述平均光伏发电数据和所述平均充电负荷数据构建氢光储充电站 容 量优化配置模型； 利用NSGA ‑Ⅱ算法对所述氢光储充电站容量优化配置模型进行优化， 确定氢光储充电 站容量最优配置 。 2.根据权利要求1所述的氢光储充电站容量优化配置方法， 其特征在于， 所述基于所述 光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃料电池系统、 所述电解槽制氢系统和所述储氢 罐， 根据所述平均光伏发电数据和所述平均充电负荷数据构建氢光储充电站 容量优化配置 模型， 具体包括： 根据所述平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系统、 所述电 解槽制氢系统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐， 确定所述氢光储充电站 容 量优化配置模型 的功率平衡约束、 梯次电池储能系统荷电状态约束、 燃料电池输出功率约 束、 电解槽制氢系统输入功 率约束、 储 氢罐容量约束、 电解槽制氢系统运行状态约束和燃料 电池系统运行状态约束； 根据所述光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃料电池系统、 所述电解槽制氢系统 和所述储氢 罐， 确定氢光储充电站容 量优化配置模型的决策变量约束； 根据所述平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系统、 所述电 解槽制氢系统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐， 确定所述氢光储充电站 容 量优化配置模型的目标函数。 3.根据权利要求2所述的氢光储充电站容量优化配置方法， 其特征在于， 所述根据 所述 平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系统、 所述电解槽制氢系 统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐， 确定所述氢光储充电站 容量优化配置 模型的功 率平衡约束、 梯次电池储能系统荷电状态约束、 燃料电池输出功率约束、 电解槽制 氢系统输入功率约束、 储氢罐容量约束、 电解槽制氢系统运行状态约束和燃料电池系统运 行状态约束， 具体包括： 根据所述平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系统 的功率、 所述电解槽制氢系统的输入功率、 所述光伏系统的浪费功率、 所述燃料电池系统的输出功 率和电网输入功率确定所述功率平衡约束； 根据所述梯次电池 储能系统确定所述梯次电池 储能系统荷电状态约束； 根据所述燃料电池系统的输出功率和燃料电池系统工作状态约束系数确定所述燃料 电池输出功率约束； 根据所述电解槽制氢系统的输入功率和电解槽制氢系统工作状态约束系统确定所述 电解槽制氢系统输入功率约束； 根据所述储氢 罐的氢气质量确定所述储氢 罐容量约束； 根据所述燃料电池系统工作状态约束系数和所述电解槽制氢系统工作状态约束系统 确定电解槽制氢系统运行状态约束和燃料电池系统运行状态约束。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114997544 A 24.根据权利要求2所述的氢光储充电站容量优化配置方法， 其特征在于， 所述根据 所述 平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系统、 所述电解槽制氢系 统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐， 确定所述氢光储充电站 容量优化配置 模型的目标函数， 具体包括： 根据电网输入功率和所述平均充电负荷数据确定所述目标函数中的系统短缺的负荷 占比； 根据光伏系统的浪费功率和所述平均光伏发电数据确定所述目标函数中的系统浪费 的光伏发电占比； 根据所述梯次电池储能系统的成本、 所述电解槽制氢系统的成本、 所述光伏系统的成 本、 所述燃料电池系统的成本和所述储氢罐的成本确定所述目标函数中的氢光储充电站成 本。 5.根据权利要求1所述的氢光储充电站容量优化配置方法， 其特征在于， 所述利用 NSGA‑Ⅱ算法对所述氢光储充电站容量优化配置模型进行优化， 确定氢光储充电站容量最 优配置， 具体包括： 利用NSGA ‑Ⅱ算法对所述氢光储充电站容 量优化配置模型进行求 解， 得到Pareto 解集； 根据所述Pareto 解集确定所述氢光储充电站容 量最优配置 。 6.一种氢光储充电站容 量优化配置系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取氢光储充电站在 设定历史阶段的平均光伏发电数据和平均充电负 荷数据； 所述氢光储充电站包括光伏系统、 梯次电池储能系统、 燃料电池系统、 电解槽制氢 系统和储氢 罐； 构建模块， 用于基于所述光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃料电池系统、 所述 电解槽制氢系统和所述储氢罐， 根据所述平均光伏发电数据和所述平均充电负荷数据构建 氢光储充电站容 量优化配置模型； 优化模块， 用于利用NS GA‑Ⅱ算法对所述氢光储充电站容量优化配置模型进行优化， 确 定氢光储充电站容 量最优配置 。 7.根据权利要求6所述的氢光储充电站容量优化配置系统， 其特征在于， 所述构建模 块， 具体包括： 功率平衡约束、 梯次电池储能系统荷电状态约束、 燃料电池输出功率约束、 电解槽制氢 系统输入功 率约束、 储氢罐容量约束以及电解槽制氢系统和燃料电池系统运行状态约束确 定单元， 用于根据所述平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯次电池储能系 统、 所述电解槽制氢系统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐， 确定所述氢光 储充电站容量优化配置模型 的功率平衡约束、 梯次电池储能系统荷电状态约束、 燃料电池 输出功率约束、 电解槽制氢系统输入功 率约束、 储 氢罐容量约束、 电解槽制氢系统运行状态 约束和燃料电池系统运行状态约束； 决策变量约束确定单元， 用于根据所述光伏系统、 所述梯次电池储能系统、 所述燃料电 池系统、 所述电解槽制氢系统和所述储氢罐， 确定氢光储充电站容量优化配置模型 的决策 变量约束； 目标函数确定单元， 用于根据 所述平均光伏发电数据、 所述平均充电负荷数据、 所述梯 次电池储能系统、 所述电解槽制氢系统、 所述光伏系统、 所述燃料电池系统和所述储氢罐，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114997544 A 3