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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法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：CN116051141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211383287.1，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法是由李建林;梁忠豪;李光辉;肖珂设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法，包括步骤：根据现有大数平台数据统计结果，确定各个地区不同可再生能源制氢场景概率分布、多类型电解槽使用概率以及不同场景下多类型电解槽使用概率，将这些数据作为电解槽选型决策系统的输入先验概率矩阵，再根据前述已知的先验概率通过贝叶斯估计方法计算得到不同应用服务工况下的电解槽使用概率矩阵后验概率矩阵。根据贝叶斯公式的动态修正不同类型电解槽在不同制氢场景下的使用概率，有效的保证了可再生能源制氢储能系统的多主体匹配特性，解决了可再生能源制氢系统中资源最大化利用及经济效益最大化的分配问题，可有效保障未来氢储能系统应用于多类型场景下的经济性建设。

本发明授权一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂多工况的氢储能系统电解槽选型方法，其特征在于，该方法中采用大数据平台对不同地区可再生能源分布及可再生能源制氢组合设备使用概率作为决策选型系统的输入，包含以下步骤： 1获取全国不同地区的可再生能源制氢场景先验概率分布数据，具体数据包括不同制氢场景出现概率、不同类型电解槽使用概率、特定应用服务工况下多类型电解槽使用概率数据； 2将现有数据输入决策选型系统中，计算目标对象的后验使用概率； 3采用基于电解制氢系统不同应用场景和考虑不同类型电解槽使用概率、不同类型可再生能源电解制氢系统使用概率以及特定应用工况下多类型电解槽的使用的条件概率的贝叶斯估计方法，对可再生能源电解制氢系统的后验概率进行测算，得出不同电解槽应用于不同制氢场景下的后验概率分布； 4采用基于专家经济收益测算数据不一致性的不同制氢场景下多类型电解槽选型的经济效益分析方法，得出不同电解槽应用于不同制氢场景下的经济收益数据； 5针对不同电解槽在不同的制氢场景下应用的后验概率分布情况，基于不同专家经济收益测算标准不一致性，采用D-S数据融合技术得到符合决策者偏好的最终方案，即种专家经济收益测算数据下的最终电解槽最优经济选型方案； 通过以下步骤对不同制氢应用场景下对电解槽进行选型： a设为不同类型电解槽向量，分别是碱性电解槽AWE、质子交换膜电解槽PEMEL、固体氧化物电解槽SOEL；设CON为不同类型可再生能源制氢场景向量； b设各类电解槽的先验概率分别为；不同类型可再生能源制氢场景的先验概率是； c先验概率依靠大数据分析平台获取全国范围内的某地区不同类型电解槽使用情况得到，即通过历史经验数据得到对应先验概率，包括电解槽使用概率数据、不同类型可再生能源制氢场景的先验概率，和是类别和的先验概率，和分别是电解槽类别和制氢场景类别的样本数，和分别是样本总数； d特定的可再生能源制氢应用工况下采用某一类电解槽的条件概率是； e确定贝叶斯概率函数的输入参数域，； f采用贝叶斯公式修正先验概率得到不同类型电解槽在不同制氢场景下后验概率: ； g对步骤f中的后验概率数据进行经济性评判，为专家经济性评测数据分别如下式所示： ； 其中为第中电解槽应用于第种类型场景下第位专家评估的系统经济收益，； h将步骤e中经济性评估结果通过数据融合方法进行统一融合，并对最终数据进行排序，得到经济性最优的电解槽选型方案； 步骤2和3中计算后验概率的贝叶斯估计方法通过以下式对电解槽不同应用工况进行后验概率估计： ； 步骤5中，将种专家经济测算数据矩阵作为数据融合的输入，组数据中上下限设定在[0,1]范围内，输出是每一种电解槽应用于不同制氢场景下的最有经济性排序结果。

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