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龙图腾网获悉国网经济技术研究院有限公司;国网河北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利配电网的分布式协同优化控制方法、系统、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：CN120184947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510608947.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权配电网的分布式协同优化控制方法、系统、设备及介质是由张祥龙;刘颖;谷松林;田羽洲;肖智宏;申洪明;辛培哲;吴聪颖;李疆生;高立坡设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本配电网的分布式协同优化控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网智能优化运行领域，公开了一种配电网的分布式协同优化控制方法、系统、设备及介质，其通过将配电网分区并配置边缘智能体以实时监测配电网的网损数据，当网损超过预设阈值时，触发优化控制流程：以网络有功损耗为目标函数，对线路潮流、分布式电源功率及节点电压进行约束并通过半定规划重构，以构建为凸二次规划模型的优化控制模型；基于各区域间的耦合支路状态将构建的模型分解为若干个基于分区协调的分布式优化控制子模型，并采用引入各边缘智能体的历史迭代结果和增量的同步型交替方向乘子算法对各个子模型进行求解，得到分布式协同优化策略并执行；通过分区管理、分布式优化和协同控制，实现了配电网的高效运行和优化。

本发明授权配电网的分布式协同优化控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网的分布式协同优化控制方法，其特征在于，包括： 实时监测配电网的网损数据； 在所述网损数据超过预设网损阈值时，将所述配电网的网络有功损耗作为目标函数，分别对所述配电网中的线路潮流、分布式电源功率及节点电压进行约束，并对所形成的约束条件进行半定规划重构，以重构结果和所述目标函数构建所述配电网的优化控制模型； 获取所述配电网中多个边缘区域间的耦合支路状态，并基于所述耦合支路状态将所述优化控制模型分解为若干个基于分区协调的分布式优化控制子模型； 控制部署于各所述边缘区域的边缘智能体采用预设分布式优化算法对各所述分布式优化控制子模型进行求解，得到分布式协同优化策略；所述预设分布式优化算法为引入各所述边缘智能体的历史迭代结果和增量的同步型交替方向乘子算法； 所述控制部署于各所述边缘区域的边缘智能体采用预设分布式优化算法对各所述分布式优化控制子模型进行求解，得到分布式协同优化策略，包括： 基于各所述分布式优化控制子模型，控制各所述边缘智能体构建自身所属边缘区域的增广拉格朗日目标函数及边缘约束条件； 在各所述边缘约束条件下，控制各所述边缘智能体采用所述预设分布式优化算法对各所述增广拉格朗日目标函数进行迭代求解，直至达到预设迭代收敛条件，输出各所述边缘区域的区域决策变量并作为分布式协同优化策略； 所述控制各所述边缘智能体采用所述预设分布式优化算法对各所述增广拉格朗日目标函数进行迭代求解，包括： 对各所述边缘智能体的对偶变量和罚参数进行初始化，并通过各所述边缘智能体的历史迭代结果和耦合支路状态增量初始化自身耦合支路状态和固定参考值； 根据各所述边缘智能体经过初始化后的对偶变量、罚参数和固定参考值，采用梯度下降法对各所述增广拉格朗日目标函数进行求解，得到各所述边缘区域的区域决策变量； 在所述区域决策变量未达到所述预设迭代收敛条件时，控制各所述边缘智能体与其相邻边缘智能体交互自身的区域决策变量，以使各所述边缘智能体根据各相邻边缘智能体的区域决策变量更新自身的固定参考值和对偶变量； 通过自适应罚参数调节法对罚参数进行更新，以使各所述边缘智能体基于更新后的固定参考值、对偶变量以及罚参数对各所述增广拉格朗日目标函数进行求解，得到更新后的各区域决策变量； 在更新后的各区域决策变量未达到所述预设迭代收敛条件时，基于更新后的各区域决策变量重复执行固定参考值、罚参数与对偶变量的更新步骤以及对各所述增广拉格朗日目标函数的求解步骤，直至更新后的各区域决策变量达到所述预设迭代收敛条件； 通过各所述边缘智能体的历史迭代结果和增量更新自身耦合支路状态以下式表示： 式中，、分别为边缘区域a、b的耦合支路状态增量；t为迭代次数；、分别为边缘区域a、b初始化后的耦合支路状态；、分别为边缘区域a、b的耦合支路状态初始值；m为边缘智能体存储的历史迭代值数目；、分别为边缘区域a、b的增量系数；、分别为边缘区域a、b在第i次历史迭代时对应的历史增量系数； 所述自适应罚参数调节法通过下式表示： 式中，、分别为更新前、后的罚参数；和为可调参数；为第t次迭代时的固定参考值。

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