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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局申请的专利电力系统调度方法、装置、设备及介质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：CN114565302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210209384.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权电力系统调度方法、装置、设备及介质是由罗松林;李敬光;陈威洪;陈守滨设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统调度方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力系统调度方法、装置、设备及介质，该方法通过确定风电出力对应的模糊集，并构建电力系统的分布鲁棒联合机会约束调度模型，进而根据模糊集确定该调度模型中的分布鲁棒联合机会约束条件对应的凸表达条件，通过凸表达条件以及该调度模型中的目标函数，计算该调度模型的最优解，以确定电力系统的目标调度方案，实现了考虑风电出力不确定性的优化调度，无需确定风电出力这一不确定变量的精确概率分布，可以应用于解决不确定环境下的电力系统调度问题，同时，调度结果在经济性和保守性方面表现出良好的性能。并且，通过转化凸表达条件，可以使得调度模型可以被高效求解，提高了电力系统的调度效率。

本发明授权电力系统调度方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统调度方法，其特征在于，包括： 确定电力系统中的风电出力对应的模糊集；其中，所述模糊集是用于描述不确定性的风电出力的概率分布的集合，所述模糊集基于矩信息通过风电出力的均值和标准差建立； 构建所述电力系统的分布鲁棒联合机会约束调度模型，其中，所述分布鲁棒联合机会约束调度模型包括目标函数以及分布鲁棒联合机会约束条件； 基于所述模糊集确定所述分布鲁棒联合机会约束条件对应的凸表达条件； 基于所述凸表达条件以及所述目标函数确定所述分布鲁棒联合机会约束调度模型对应的最优解，将所述最优解确定为所述电力系统的目标调度方案； 其中，所述基于所述模糊集确定所述分布鲁棒联合机会约束条件对应的凸表达条件，包括： 基于所述模糊集将所述分布鲁棒联合机会约束条件转化为联合约束条件组，其中，所述联合约束条件组包括待转换联合约束条件、允许违反概率对应的第一约束条件以及所述允许违反概率对应的第二约束条件； 将所述待转换联合约束条件转换为确定性约束条件，并通过预设辅助变量将所述确定性约束条件转化为风电出力约束条件、所述允许违反概率对应的第一标准二阶锥约束条件以及所述允许违反概率对应的第二标准二阶锥约束条件； 其中，所述将所述待转换联合约束条件转换为确定性约束条件，并通过预设辅助变量将所述确定性约束条件转化为风电出力约束条件、所述允许违反概率对应的第一标准二阶锥约束条件以及所述允许违反概率对应的第二标准二阶锥约束条件，包括： 基于广义切比雪夫不等式，将所述待转换联合约束条件转换为所述确定性约束条件； 通过预设辅助变量，将所述确定性约束条件转化为所述风电出力约束条件，以及预设辅助变量对应的待转换条件； 对所述预设辅助变量对应的待转换条件进行近似转化，并将转化后的公式再次转化为标准的二阶锥约束，即所述允许违反概率对应的第一标准二阶锥约束条件，以及所述允许违反概率对应的第二标准二阶锥约束条件； 其中，所述构建所述电力系统的分布鲁棒联合机会约束调度模型，包括： 根据所述电力系统的运行成本最小化原则，构建所述分布鲁棒联合机会约束调度模型中的目标函数； 针对所述电力系统中的每一个风电机组，基于各所述风电机组的可调度出力、备用出力以及风电出力，建立所述分布鲁棒联合机会约束调度模型中的分布鲁棒联合机会约束条件； 其中，所述目标函数对应的公式如下： 其中，G表示发电机组的集合，W表示风电场中的风电机组的集合，T表示时段的集合，ci是第i个发电机组的边际发电成本；是第i个发电机组的备用成本；Pi,t和Ri,t分别为第i个发电机组在t时刻的发电出力和备用出力；是第w个风电机组提供的备用成本；是第w个风电机组在t时刻提供的备用出力。

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