买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配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：CN115660841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211193861.7，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配方法是由夏元兴;徐青山设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配方法，获取用户负荷、电价、新能源出力范围、用户的发用电偏好和社区级微电网接入的配电网的网络参数数据，并作为参数传入优化模型中；分析社区内部端对端交易的情况，建立社区内部交易优化模型，并分析社区内交易的社会性影响；利用多主体深度强化学习对每个社区级微电网内部的交易过程进行建模，得到每个社区级微电网内部的能源交易模型；社区之间进行匹配，消纳社区内部的总能量超出或者缺额的部分；将每个社区内的能源产消者进行交易后，输出每个社区的能量缺额超出部分，从而对社区进行匹配，匹配过程中使用匈牙利算法求解最佳的匹配结果，最小化匹配线路的权重和。

本发明授权一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑社会影响的社区级P2P能源交易的二部图匹配方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 获取使用数据，使用数据包括用户负荷、电价、新能源出力范围、用户的发用电偏好和社区级微电网接入的配电网的网络参数数据； 分析社区内部端对端交易的情况，建立社区内部交易优化模型，将获取得到的使用数据作为参数传入社区内部交易优化模型中，并分析社区内交易的社会性影响； 利用多主体深度强化学习对每个社区级微电网内部的交易过程进行建模，得到每个社区级微电网内部的能源交易模型； 所述得到每个社区级微电网内部的能源交易模型的过程包括： 将每个社区内的端对端交易过程建模为马尔可夫过程，其中马尔可夫观测集如下： 式中，为发电侧的观测集，t表示时间的索引，表示用户i在时刻t的P2P交易电价，表示用户i在时刻t的光伏发电功率，表示用户i的刚性负荷值，表示用户i在时刻t的储能电量，为社区内的社会网络观测集，分别表示交易行为的操作难度、通信程度、信息深度、社会影响度和朋辈影响，数值越高则表示对交易结果的影响越大，为整个市场的观测集； 建立了马尔可夫动作集如下： 式中，为可削减负荷的上限，为可中断负荷的上限，为可转移负荷的上限，为马尔可夫动作值； 在得到马尔可夫动作集和马尔可夫观测集后，能够根据动作来更新每个个体的状态转移过程，更新的状态转移如下： 在得到状态转移后，定义对应状态转移的回报函数如下： 式中，ri cost,t,ri uti,t,ri psy,t,ri DER,t分别表示卖电收益，购电的效用， 公式与同一社区的能源产消者保持行为一致的心理奖励和分布式电源的使用维护成本，表示对净负荷取平均值，分别表示光伏和分布式储能的维护成本，取相反数即得到回报函数值； 在得到每个社区级微电网内部的能源交易模型后，社区之间进行匹配，以消纳社区内部的总能量超出或者缺额的部分，且利用二部图的形式描述能源买卖双方之间的匹配问题，以最大化匹配结果的能源卖家的收益，最小化能源买家匹配后的购电成本； 将每个社区内的能源产消者进行交易后，输出每个社区的能量缺额超出部分，从而对各个社区进行匹配，在匹配过程中使用匈牙利算法求解最佳的匹配结果的同时，最小化匹配线路的权重和，以最小化交易过程中的过网费用。

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东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区新街口街道四牌楼2号；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”。