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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法及装置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：CN119482500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510059525.0，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法及装置是由张宽;解雅雯;刘念设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法及装置，包括步骤获取电车充电桩的历史充电数据、实时充电数据以及充电桩时空关系；利用多图融合神经网络模型对充电桩历史充电数据和时空关系进行解析，获得功率基线预测值；根据电车实时充电信息进行可调功率的滚动评估并聚合；划分为具有相同外特性的电车组合，并采用平均场博弈方法将调频指令和经济效益快速分解到不同电车组合。该方法通过构建考虑电车充电桩之间时空关系的多图融合神经网络预测大规模电车的充电功率基线，并结合聚合的滚动评估模型来描述聚合大规模电车的虚拟电厂在充电功率基线附近的提供调频服务的上下调节能力，提高了功率数据准确性。

本发明授权电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电车聚合调频的虚拟电厂平均场博弈调控方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电车充电桩的历史充电数据、实时充电数据以及充电桩时空关系； 利用多图融合神经网络模型对电车充电桩历史充电数据和充电桩时空关系进行解析，获得不同电车充电桩的功率基线预测值： 构建多图融合神经网络模型并获取电车充电桩的网络拓扑图以及特征矩阵；其中所述多图融合神经网络模型至少包括多图融合卷积层、门控递归单元循环层以及全连接层； 基于电车充电桩的网络拓扑图结合不同节点的电车充电模式的构建对应节点的充电需求相似度图，其中充电需求相似度图中相邻矩阵的元素为： ； 其中和分别是来自节点和的时间数据序列；表示和之间的距离；为最大距离；是限制充电需求相似度图大小的阈值参数； 基于电车充电桩的网络拓扑图结合不同节点的空间接近程度构建对应节点的地理邻接图，其中地理邻接图中相邻矩阵的元素为： ； 其中d是节点和之间的距离；s和分别是图连通性的阈值； 将相同节点的充电需求相似度图和地理邻接图分别输入多图融合神经网络模型的多图融合卷积层获得对应节点的输出结果； 将充电需求相似度图和地理邻接图的输出结果进行权重融合获得融合后的输出结果； 将融合后的输出结果输入门控递归单元循环层进行解析计算，使各节点的实际充电需求与预测需求之间的差异最小化； 通过全连接层输出不同节点的电车充电桩的功率基线预测值； 根据电车的实时充电信息对不同电车充电桩进行可调功率的滚动评估，并采用闵可夫斯基和对不同电车充电桩的可调功率进行聚合，得到虚拟电厂的可调功率区间： 基于不同电车充电桩的功率基线预测值分别构建滚动评估框架模型以及对应电车的虚拟储能模型； 基于单个评估周期内电车虚拟储能模型的荷电状态、离网时间、最小离网充电水平以及额定充电功率电车对电车分类为保持并网的电车和将离网的电车； 基于不同分类的电车分别计算对应电车在对应评估时间内的可调总功率范围； 采用闵可夫斯基和对不同分类的电车的可调功率进行聚合获得虚拟电厂的可调功率范围； 采用嵌入式超立方体近似方法对聚合获得的虚拟电厂的可调功率范围进行降维和时间解耦，获得虚拟电厂的可调功率区间； 将全部电车划分为具有相同外特性的电车组合，并采用平均场博弈方法将调频指令和经济效益快速分解到不同电车组合，获得对应电车组合的最优调频控制策略； 基于确定最优调频指令策略和经济效益分配的目的，在电车组合之间构建平均场博弈模型；并基于激励电车对调频指令需求积极响应的目的，构建动态激励机制； 基于平均场对每种电车组合的控制策略的集体效应，构建包括向上调节功率指令和向下调节功率指令的平均场项； 将平均场项与动态激励机制相结合，获得向上调节功率指令以及向下调节功率指令对应的激励价格和平均场项关系； 基于激励价格和平均场项关系以及平均场博弈模型获得考虑平均场项的最优调频控制策略； 基于考虑平均场项的最优调频控制策略获得对应哈密顿-雅可比-贝尔曼方程； 通过对平均场项与哈密顿-雅可比-贝尔曼方程进行迭代，直至达到平均场均衡状态，此时所获得的最优调频控制策略下发至对应电车组合。

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