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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法、设备、介质及产品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：CN120069404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510111859.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法、设备、介质及产品是由刘念;卢俞帆;张宽设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法、设备、介质及产品，涉及虚拟电厂调峰领域，该方法包括构建虚拟电厂信息通道可用率模型和虚拟电厂信息物理设备可用率模型；建立虚拟电厂全阶段任务二元决策图模型；根据以上模型，确定虚拟电厂全阶段任务可靠性指标；建立考虑实时调峰服务需求不确定性的可靠性优化模型和考虑主方案设备状态不确定性的可靠性优化模型并求解，优化虚拟电厂全阶段任务可靠性指标，完成对虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性的优化。本申请能够考虑信息物理交互对虚拟电厂参与电力市场过程中的表现力的影响，实现对虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性的优化。

本发明授权一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性优化方法，其特征在于，包括： 构建信息物理设备的正常‑故障状态转换模型； 建立虚拟电厂信息通道可用率模型；所述虚拟电厂信息通道可用率模型是基于传输通道的丢包、传输延迟和误码可用率确定的； 基于所述正常‑故障状态转换模型中的信息物理设备的正常状态概率以及所述信息物理设备的实际容量，建立虚拟电厂信息物理设备可用率模型； 建立虚拟电厂全阶段任务二元决策图模型；所述虚拟电厂全阶段任务二元决策图模型是基于虚拟电厂单阶段任务二元决策图模型建立的；所述虚拟电厂单阶段任务二元决策图模型是基于虚拟电厂单阶段任务故障树，利用香农分解定律建立的； 根据所述虚拟电厂信息通道可用率模型、所述虚拟电厂信息物理设备可用率模型和所述虚拟电厂全阶段任务二元决策图模型，确定虚拟电厂全阶段任务可靠性指标； 建立考虑实时调峰服务需求不确定性的可靠性优化模型和考虑主方案设备状态不确定性的可靠性优化模型；所述考虑实时调峰服务需求不确定性的可靠性优化模型包括第一目标函数和第一约束条件集；所述第一目标函数以最小化虚拟电厂运营商在日前调峰辅助服务市场运营系数和最小化实时调峰辅助服务市场运营系数为目标；所述第一约束条件集包括虚拟电厂的有功功率平衡约束、分布式新能源设备的出力约束、储能设备的电量约束、灵活性负荷的上下调整约束和实时调峰辅助服务市场中虚拟电厂各设备受日前调峰辅助服务市场出力的约束；所述考虑主方案设备状态不确定性的可靠性优化模型包括第二目标函数和第二约束条件集；所述第二目标函数以最小化虚拟电厂运营商调峰辅助服务市场运营系数为目标； 所述第一目标函数为： 其中，为虚拟电厂运营商在日前调峰辅助服务市场的运营系数；为虚拟电厂运营商在实时调峰辅助服务市场的运营系数；为第i个分布式新能源设备在tp时刻的出力；αRG为分布式新能源设备的成本系数；为第i个储能设备在tp时刻的充电功率；为第i个储能设备在tp时刻的放电功率；αES为储能设备的成本系数；Τpha＝p为虚拟电厂p阶段调峰任务的时间序列集合；为执行主方案的分布式新能源设备集；为执行主方案的储能设备集；U为实时调峰辅助服务市场需求对应的不确定性集合；为第i个分布式新能源设备tp时刻在实时调峰辅助服务市场的出力；βRG为分布式新能源设备在实时调峰辅助服务市场的成本系数；为第i个储能设备tp时刻在实时调峰辅助服务市场的充电功率；为第i个储能设备tp时刻在实时调峰辅助服务市场的放电功率；βES为储能设备在实时调峰辅助服务市场的成本系数；为第i个灵活性负荷tp时刻在实时调峰辅助服务市场的上调功率；为第i个灵活性负荷tp时刻在实时调峰辅助服务市场的下调功率；βFL为灵活性负荷在实时调峰辅助服务市场的成本系数；为执行主方案的灵活性负荷集； 所述第二目标函数为： 其中，Τpha＝p为虚拟电厂p阶段调峰任务的时间序列集合；为执行辅助方案的分布式新能源设备集；为执行辅助方案的储能设备集；为执行辅助方案的灵活性负荷集； 为第j个分布式新能源设备在tp时刻的出力；为第j个储能设备在tp时刻的充电功率；为第j个储能设备在tp时刻的放电功率；为第j个灵活性负荷tp时刻的上调功率； 为第j个灵活性负荷tp时刻的下调功率； 所述第二约束条件集为： 其中，为执行辅助方案的分布式新能源设备集；为第j个分布式新能源设备在tp时刻的实际发电能力；为第j个分布式新能源设备在tp时刻的出力； 其中，为执行辅助方案的储能设备集；为tp时刻第j个储能设备充电的布尔变量； 为第j个储能设备在tp时刻的充电功率；为tp时刻第j个储能设备的充电功率下限； 为tp时刻第j个储能设备的充电功率上限； 其中，为tp时刻第j个储能设备放电的布尔变量；为第j个储能设备在tp时刻的放电功率；为tp时刻第j个储能设备的放电功率下限；为tp时刻第j个储能设备的放电功率上限； 其中，为tp+1时刻第j个储能设备的存储电量；为tp‑1时刻第j个储能设备的存储电量；为储能设备的放电系数；为储能设备的充电系数； 其中，为tp时刻第j个储能设备的存储电量；为tp时刻第i个储能设备的实际容量； 其中，为执行辅助方案的灵活性负荷集；为tp时刻第j个灵活性负荷上调的布尔变量；为第j个灵活性负荷tp时刻的上调功率；为tp时刻第j个灵活性负荷上调功率的上限；为tp时刻第j个灵活性负荷上调功率的下限； 其中，为tp时刻第j个灵活性负荷下调的布尔变量；为第j个灵活性负荷tp时刻的下调功率；为tp时刻第j个灵活性负荷下调功率的上限；为tp时刻第j个灵活性负荷下调功率的下限； 其中，为tp时刻虚拟电厂的辅助方案日前调峰服务需求量；为tp时刻虚拟电厂的主方案日前调峰服务需求量；为执行主方案的分布式新能源设备集；为执行主方案的储能设备集；为执行主方案的灵活性负荷集；为第i个分布式新能源设备tp时刻实际出力的离散型随机变量；为第i个储能设备tp时刻实际出力的离散型随机变量； 为第i个灵活性负荷tp时刻的上调功率；为第i个灵活性负荷tp时刻的下调功率； 其中，为第i个分布式新能源设备tp时刻出力情况所服从的概率分布；为第i个分布式新能源设备tp时刻实际出力的离散型随机变量等于第i个分布式新能源设备在tp时刻的出力的概率；为第i个分布式新能源设备在tp时刻的出力；为第i个分布式新能源设备tp时刻实际出力的离散型随机变量等于0的概率；为第i个设备tp时刻处于正常状态的概率；为第i个设备tp时刻处于故障状态的概率； 其中，为第i个储能设备tp时刻出力情况所服从的概率分布；为第i个储能设备tp时刻实际出力的离散型随机变量等于第i个储能设备在tp时刻的放电功率与第i个储能设备在tp时刻的充电功率之差的概率；为第i个储能设备在tp时刻的放电功率；为第i个储能设备在tp时刻的充电功率；为第i个储能设备tp时刻实际出力的离散型随机变量等于0的概率； 分别对所述考虑实时调峰服务需求不确定性的可靠性优化模型和所述考虑主方案设备状态不确定性的可靠性优化模型进行求解，得到优化参数；所述优化参数包括分布式新能源设备的出力、储能设备的充电功率、储能设备的放电功率、分布式新能源设备在实时调峰辅助服务市场的出力、储能设备在实时调峰辅助服务市场的充电量、储能设备在实时调峰辅助服务市场的放电量、灵活性负荷在实时调峰辅助服务市场的下调量和灵活性负荷在实时调峰辅助服务市场的上调量； 基于所述优化参数优化所述虚拟电厂全阶段任务可靠性指标，完成对虚拟电厂多阶段调峰任务可靠性的优化。

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