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龙图腾网恭喜南京理工大学;国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司申请的专利电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法及系统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：CN119903677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510376881.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法及系统是由崔露露;罗李子;潘光胜;顾钟凡;柏晶晶;柳伟设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法及系统，涉及综合能源系统应用技术领域，包括：获取不同单机容量的运行机组相关数据，基于不同单机容量的运行机组相关数据和计及电、热、气、氢深度耦合，生成计及电、热、气、氢深度耦合的多能互补的电氢综合能源系统模型；基于蒙特卡洛的电动汽车和氢燃料电池车的随机行驶行为建模与抽样方法进行出行数据抽样，生成EVs和HFCVs灵活V2G充放电模型；基于上方两个模型生成EH‑IES多时间尺度低碳运行优化模型，以总成本最小化为目标进行求解，得到EH‑IES内各类运行设备出力结果，提高资源利用效率。

本发明授权电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.电氢综合能源系统多时间尺度低碳运行优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 预先建立计及电、热、气、氢深度耦合的多能互补的EH-IES模型，EH-IES模型通过传统IES设备运行模型和制氢储能中制氢-储氢-用氢环节模型耦合，所述传统IES设备运行模型，包括：能源转换设备模型、储能设备模型以及热电联产设备模型；所述制氢储能中制氢-储氢-用氢环节模型，包括：制氢环节模型、储氢环节模型以及用氢环节模型； 预先建立EVs及HFCVs灵活V2G充放电模型，其中，EVs及HFCVs灵活V2G充放电模型基于蒙特卡洛模拟获得EVs和HFCVs行驶行为建立； 计及电、热、气、氢深度耦合的多能互补的EH-IES模型和EVs及HFCVs灵活V2G充放电模型，以周、日前、日内和实时四个时间尺度，分别生成对应的EH-IES低碳运行优化模型，作为EH-IES多时间尺度低碳运行优化模型，以周、日前、日内和实时四个时间尺度的总成本最小化为目标进行求解，得到EH-IES内各类运行设备出力结果，基于各类运行设备出力结果进行EH-IES内各类运行设备的实际出力；所述EH-IES内各类运行设备，包括：以ED、EB、GB、WHB和MET作为能源转换设备；以BT、TS、GS和HS作为储能设备；以GT和HFC作为热电联产设备；以UG、光伏出力PV、天然气网络NGN和氢网HN作为能源供应； 所述EH-IES多时间尺度低碳运行优化模型的构建基于计及电、热、气、氢深度耦合的多能互补的EH-IES模型和EVs及HFCVs灵活V2G充放电模型，在周时间尺度下，生成计及灵活V2G的EH-IES低碳运行优化模型，得到EH-IES内各类运行设备在周时间尺度下的出力情况，所述EH-IES内各类运行设备，包括：以ED、EB、GB、WHB和MET作为能源转换设备模型，以BT、TS、GS和HS作为储能设备模型，以GT和HFC作为热电联产设备模型，以UG、光伏出力PV、天然气网络NGN和氢网HN作为能源供应； 所述计及灵活V2G的EH-IES低碳运行优化框架的目标函数如下： minCtotal＝minCope+Cwaste+Cc+Ce+Cstartup-Ire 其中，Cope、Cwaste、Cc、Ce、Cstartup和Ire分别为EH-IES的运维成本、弃光成本、碳排放成本、购能成本、启停成本以及提供旋转备用获得的收益；和分别为能源转换设备模型、热电联产设备模型、储能设备模型的单位运维成本；和分别为EV和HFCV的单位运维成本；为弃光惩罚系数；Pt PV,cut为t时段的弃光功率；Pt PV,pre为t时段预测的光伏出力值；Pt PV为t时段实际消纳的光伏出力；pC为单位碳排放量价格；Pt g和Pt q分别为t时段的外购天然气和氢气功率；qhy为氢气低热值；cg、cq和分别为分时电价、天然气价格、氢气价格及为上级电网提供备用分时单价；和分别为能源转换设备模型、储能设备模型和热电联产设备模型的启动成本系数和关停成本系数；为t时段能源转换设备模型的运行状态变量，为t时段热电联产设备模型的运行状态变量，和分别为t时段储能设备模型充、放状态变量；和分别为上级电网UG、GT、GB、EVs和HFCVs的初始碳排放配额，Egrid、EGT、EGBEMET分别为UG、GT和GB的实际碳排放量及MET捕获的碳排放量； 所述EH-IES多时间尺度低碳运行优化模型以计及灵活V2G的EH-IES低碳运行优化框架的目标函数为基础，在周、日前、日内和实时四个时间尺度下，分别生成对应的EH-IES低碳运行优化模型，以周、日前、日内和实时四个时间尺度的总成本最小化为目标进行求解，得到EH-IES内各类运行设备出力结果，其中， 周时间尺度下的EH-IES低碳运行优化模型的目标函数为计及灵活V2G的EH-IES低碳运行优化框架的目标函数； 日前时间尺度下的EH-IES低碳运行优化模型的目标函数为： minCtotal＝minCope+Cwaste+Cc+Ce+Cstartup-Ire+CΔegq ΔPt HS,cha＝|Pt HS,cha,day-ahead-Pt HS,cha,week| ΔPt HS,dis＝|Pt HS,dis,day-ahead-Pt HS,dis,week| 其中，CΔegq为一个调度周期内HS的调整成本；t0为日前调度周期的初始时刻；NT为日前调度周期内的总时段数；为HS单位充放氢调整成本系数；Pt HS,cha,day-ahead、Pt HS,cha,week、Pt HS,dis,day-ahead和Pt HS,dis,week分别为日前和周时间尺度下t时段HS的充、放功率；ΔPt HS,cha和ΔPt HS,dis分别为在t时段相较于周时间尺度下日前HS的充放氢功率调整量； 日内时间尺度下的EH-IES低碳运行优化模型的目标函数为： minCtotal＝minCope+Cwaste+Cc+Ce+Cstartup-Ire+CΔegq ΔPt y,in＝|Pt y,in,day-in-Pt y,in,day-ahead| ΔPt x,cha＝|Pt x,cha,day-in-Pt x,cha,day-ahead| ΔPt x,dis＝|Pt x,dis,day-in-Pt x,dis,day-ahead| ΔPt m,in＝|Pt m,in,day-in-Pt m,in,day-ahead| 其中，CΔegq为一个调度周期内能源转换设备模型、热电联产设备模型以及除HS外的储能设备模型的调整成本；t0为日内调度周期的初始时刻；NT为日内调度周期内的总时段数；和分别为能源转换设备模型、热电联产设备模型以及除HS外的储能设备模型单位调整成本系数；Pt ym,in,day-in、Pt x,chadis,day-in、Pt ym,in,day-ahead和Pt x,chadis,day-ahead分别为日内和日前时间尺度下t时段能源转换设备模型、热电联产设备模型的输入功率以及除HS外的储能设备模型的充、放功率；ΔPt ym,in和ΔPt x,chadis分别为在t时段相较于日前时间尺度下日内能源转换设备模型、热电联产设备模型以及除HS外的储能设备模型的调整量； 实时时间尺度下的EH-IES低碳运行优化模型的目标函数为： minCtotal＝minCope+Cwaste+Cc+Ce-Ire+CΔegq ΔPt grid＝|Pt grid,hour-Pt grid,day-in| ΔPt g＝|Pt g,hour-Pt g,day-in| ΔPt q＝|Pt q,hour-Pt q,day-in| 其中，CΔegq为一个调度周期内外购能源的调整成本；t0为日内调度周期的初始时刻；NT为实时调度周期内的总时段数；和分别为外购电能、天然气以及氢气单位调整成本系数；Pt gridgq,hour和Pt gridgq,day-in分别为实时和日内时间尺度下t时段外购电能、天然气以及氢气的功率；ΔPt gridgq为在t时段相较于日内时间尺度下实时外购能源的调整量。

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