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龙图腾网获悉浙江大学;国网江苏省电力有限公司申请的专利一种基于场景驱动的虚拟电厂规划-运行两阶段分布鲁棒优化方法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：CN119623946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411663367.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于场景驱动的虚拟电厂规划-运行两阶段分布鲁棒优化方法是由曹锦业;刁瑞盛;徐春雷;袁宇波;斯琴卓娅;于淼;兰图;王安琪;孙可;孙方圆设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景驱动的虚拟电厂规划-运行两阶段分布鲁棒优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于场景驱动的虚拟电厂规划‑运行两阶段分布鲁棒优化方法，包括：S1、基于电源、负荷和储能三方的主从博弈框架，构建容量配置模型和主从博弈模型；S2、考虑风机、光伏出力的相关性和不确定性构建风光出力概率分布的不确定集，并通过采样和聚类算法生成多个典型场景；S3、在典型场景驱动下对不确定集的置信区间进行综合范数约束，并建立考虑不确定性的虚拟电厂在规划和运行两阶段的分布鲁棒优化模型；其中，分布鲁棒优化模型包含容量配置模型和主从博弈模型；S4、基于修正Kriging模型和列与约束生成算法对包含主从博弈模型的分布鲁棒优化模型进行求解。利用本发明，可以减少不确定性对虚拟电厂规划合理性和运行经济性的影响。

本发明授权一种基于场景驱动的虚拟电厂规划-运行两阶段分布鲁棒优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景驱动的虚拟电厂规划-运行两阶段分布鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于电源、负荷和储能三方的主从博弈框架，考虑虚拟电厂容量配置与能量调度，构建容量配置模型和主从博弈模型； S2、考虑风机、光伏出力的相关性和不确定性构建风光出力概率分布的不确定集，并通过采样和聚类算法生成多个典型场景； S3、在典型场景驱动下对不确定集的置信区间进行综合范数约束，并建立考虑不确定性的虚拟电厂在规划和运行两阶段的分布鲁棒优化模型；其中，分布鲁棒优化模型包含步骤S1建立的容量配置模型和主从博弈模型； S4、基于修正Kriging模型和列与约束生成算法对包含主从博弈模型的分布鲁棒优化模型进行求解；具体步骤为： S401、通过Kriging模型将主从博弈模型中虚拟电厂与用户的交互关系显示化，从而将双层优化问题简化为单层优化问题；具体包括： 首先采用拉丁超立方采样为每个离散场景生成包含虚拟电厂与用户的单位时刻电热氨交易价格的初始样本点，每组初始样本点的数量选取为交易价格变量个数的10倍，将初始样本点代入下层用户模型求得每组交易价格对应的电热氨交易量，从而构建包含交易价格和交易量的初始样本数据集； 然后使用Kriging模型预测得到样本数据集中交易价格和交易量之间的映射关系，从而根据上下层的映射关系拟合并替代下层模型，拟合后得到的各场景单层优化模型如下式： 式中，H·表示使用Kriging模型预测得到的上下层交互量之间的映射关系； S402、为减少样本数据的数量对模型拟合精度的影响，设计考虑样本数据动态更新的Kriging模型修正机制；具体包括： 首先通过均匀采样和调用下层模型构建各场景的初始样本数据集，并基于数据集内部的映射关系建立初始Kriging模型； 然后对上层虚拟电厂模型对应的主问题进行求解，得到最优交易价格和交易量，但此时的交易量是基于Kriging模型的预测值而并非真实值，因此需要将最优交易价格代入下层用户模型求解得到真实交易量，并将最优交易价格及其对应的真实交易量作为优质数据集添加至初始样本数据集，实现对Kriging模型的修正； 最后通过多次迭代对样本数据进行动态更新，直至主问题的目标函数值收敛； S403、将规划和运行两阶段的分布鲁棒优化问题分解为主问题与子问题，并将主从博弈模型嵌入主问题中，采用列与约束生成算法进行分阶段迭代求解；分解得到的主问题和子问题表示如下： 主问题： 式中，l表示迭代次数，l∈{1,2,3,…,Nl}，其中Nl为总迭代次数； 2子问题； 子问题的max-min双层结构包含外层最大值问题和内层最小值问题，根据主问题的求解结果寻找置信区间内最恶劣场景的概率分布；由于子问题的外层离散场景概率πs,l和内层运行阶段变量ys,l之间相互独立，故将子问题分为两步求解，即先求解内层最小值问题，然后求解外层最大值问题，其中内层最小值问题由主问题的求解结果得到。

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