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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种微电网分布式优化方法、装置、存储介质及电子设备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：CN118157110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410239996.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种微电网分布式优化方法、装置、存储介质及电子设备是由靳小龙;汪晗忱;贾宏杰;穆云飞;魏炜;余晓丹;梁朔设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微电网分布式优化方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：一种微电网分布式优化方法、装置、存储介质及电子设备，该方法建立建筑侧模型和微电网运营商模型，采用McCormick包络法对建筑侧模型和微电网运营商模型的目标函数的优化变量相乘产生的非线性项进行线性处理；对建筑侧模型和微电网运营商模型进行耦合，并对建筑侧模型和微电网运营商模型的分布式子问题进行拆分，采用ADMM算法对拆分后的分布式子问题进行局部更新和交替迭代，得到耦合后的建筑侧模型和微电网运营商模型的全局优化解作为微电网分布式优化结果。本发明不需要楼宇集群上报建筑用户的全部相关数据，满足用户对隐私数据进行保护的需求；复杂度低、计算负担小，有效性和合理性更强。

本发明授权一种微电网分布式优化方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种微电网分布式优化方法，其特征在于，包括： 建立建筑侧模型，所述建筑侧模型的优化目标为最小化建筑集群的用能成本，所述建筑侧模型的约束条件包括单制热区域热平衡约束、室内温度舒适范围约束、HVAC系统约束和购电价格约束； 建立微电网运营商模型，所述微电网运营商模型的优化目标为最大化微电网运行收益，所述微电网运营商模型的约束条件包括微电网功率平衡约束、售电价格约束和网络运行约束； 采用McCormick包络法对所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型的目标函数的优化变量相乘产生的非线性项进行线性处理； 对所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型进行耦合，并对所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型的分布式子问题进行拆分，采用ADMM算法对拆分后的分布式子问题进行局部更新和交替迭代，得到耦合后的所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型的全局优化解作为微电网分布式优化结果； 所述单制热区域热平衡约束的表达公式为： 式中，下标ag为建筑集群编号；分别为制热区域和空气节点j间墙体的热容、中点温度和热阻；α1,j、分别为墙体的吸热率、表面积和光照强度；r1,j为二元变量，在墙体接受光照时取1，否则取0； τwin分别为窗户的热阻、面积和透射率；为空气节点j的温度；为制热区域室内空气的温度；cair、mr、分别为制热区域室内空气热容、空气比热容、HVAC送风流量和送风温度；分别为制热区域室内空气随机得热和光照辐射得热；j＝1,2,3,4,5； 所述室内温度舒适范围约束的表达公式为： 式中，下标n为制热区域编号，t为时刻编号；为制热区域室内空气的温度；Tr,min、Tr,max分别为室内温度舒适范围的下限和上限； 所述HVAC系统约束的表达公式为： 式中，为HVAC送风温度；Tt h,min、Tt h,max分别为t时刻HVAC送风出口气流温度的下限和上限；分别为t时刻单制热区域向微网购电功率、HVAC消耗的电功率、不可控用电设备消耗的电功率；mr为HVAC送风流量；cair为空气比热容；CCOP为HVAC设备的能效比； 所述购电价格约束的表达公式为： 式中，为t时刻用户的购电价格；分别为t时刻微网售电价格的下限和上限；Csale,avg为微网平均售电价格的上限；T为一天内的控制周期数； 所述建筑侧模型的优化目标的表达公式为： 式中，N为单楼宇集群制热区域数；Δt为单控制周期时长； 所述微电网功率平衡约束的表达公式为： 式中，Pt、Pt pv、分别为t时刻微网向上层配电网购电功率、微网中分布式PV系统总出力和微网向单制热区域售电功率； 所述售电价格约束的表达公式为： 式中，为t时刻微网向用户的售电价格； 所述网络运行约束的表达公式为： 1-ε≤Vm≤1+ε16 式中，Pm、Pm+1分别为注入节点m,m+1的有功功率，Qm、Qm+1分别为注入节点m,m+1的无功功率；Vm、Vm+1分别为注入节点m,m+1的节点电压；为节点m+1负荷消耗的有功功率；为节点m+1负荷消耗的无功功率；rf、xf为节点m和m+1之间的电阻和电抗；ε为节点电压标幺值的偏移量裕度； 所述微电网运营商模型的优化目标的表达公式为： 式中，Ct为t时刻微网系统向上层配电网购电的价格； 对所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型进行耦合过程中，设置功率、价格的虚拟变量集Z和X，建立耦合约束； 通过同时优化交易功率和交易价格两个变量追求利益最大化，分别设置对应功率和价格的虚拟变量集Zag,n,t和Xag,n,t建立一致性约束如式18和式19所示： 此时，一致性约束即为耦合约束，虚拟变量即为全局变量，则增广拉格朗日函数如式20所示： 式中：λ为耦合约束对应的对偶变量；ρ为惩罚因子； 根据优化变量拆解式20，得到建筑侧模型如式21和式22所示： s.t.式1-式822 对微分方程式1和式2进行差分化处理，得到式23和式24： 微电网运营商模型如式25和式26所示： s.t.式10-式1626 建筑侧子问题使用McCormick包络法对非线性项进行处理，如式27所示： 式中：为非线性项的替代变量； 经线性化处理后的建筑侧子问题变换为式28-式33： s.t.式3-式8,式23,式2429 其中，式30-式33为松弛补充约束；式中：Pmin和Pmax分别为单制热区域用电总功率的下限和上限； 式34为对微电网运营商子问题目标函数非线性项进行的替换： 式中：为非线性项的替代变量； 则微电网运营商子问题变换为式26和式35-式39： s.t.式26 其中，式36-式39为松弛补充约束； 式13-式15中的非线性项忽略不计，则网络运行约束变换为线性约束如式16和式40-式42所示： 式中，V0为电压基值，选取微网并网点低压侧母线或节点的电压值； 采用ADMM算法对拆分后的分布式子问题进行局部更新和交替迭代，得到耦合后的所述建筑侧模型和所述微电网运营商模型的全局优化解作为微电网分布式优化结果过程包括以下步骤： 为全局变量、对偶变量、残差、对偶残差、惩罚因子设置初值；迭代次数k置0； 对建筑侧子问题和微电网运营商侧子问题进行求解； 微电网运营商子问题：目标函数为式35；约束条件为式10-式12，式16，式36-式42； 建筑侧子问题：目标函数为式27；约束条件为式29-式33； 对全局变量、对偶变量、残差、对偶残差、惩罚因子进行更新； 全局变量按式43和式44更新： 对偶变量按式45-式48更新： 残差和对偶残差按式49-式54更新： 式中：r为残差，s为对偶残差； 采用两阶段自适应动态调整方法来更新惩罚因子： 第一阶段：定义残差变化量和对偶残差变化量并计算，如式55和式56所示： 第二阶段：根据式57更新惩罚因子的值： 检查残差和对偶残差是否均满足收敛判定条件，若满足收敛判定条件停止迭代，输出结果；若不满足收敛判定条件，重新对建筑侧子问题和微电网运营商侧子问题进行求解； 检查残差和对偶残差是否均满足收敛判定条件，如式58和式59所示： ||rk+1||2≤εpri58 ||sk+1||2≤εdual59 式中，εpri和εdual分别为残差和对偶残差的收敛裕度； 若满足上式，则判定算法收敛，停止迭代，输出结果；否则，令迭代次数k＝k+1。

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