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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价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：CN119647824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411563318.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法是由左智元;温家兴;贾嵘;焦洋;曹戈;郭怿设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法，包括：构建多虚拟电厂参与日前联合市场的双层博弈框架；对风电功率、光伏功率和电负荷功率进行Wasserstein距离的不确定性建模；基于多源荷功率不确定性集，构建上层多虚拟电厂两阶段分布鲁棒竞价模型，竞价模型包括日前阶段制定投标策略的预调度成本和日内阶段再调度成本期望之和最小的第一目标函数及对应的第一类约束条件；构建下层联合市场出清模型；出清模型包括日前电‑调峰‑氢联合市场购能成本最小的第二目标函数及对应的第二类约束条件；分别对竞价模型和出清模型进行等效转化；对转化后的竞价模型和转化后的出清模型进行求解，得到竞价策略。

本发明授权基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法，其特征在于，所述方法包括： 构建多虚拟电厂参与日前联合市场的双层博弈框架； 对风电功率、光伏功率和电负荷功率进行Wasserstein距离的不确定性建模，得到多源荷功率不确定集； 基于所述多源荷功率不确定集，构建上层多虚拟电厂两阶段分布鲁棒竞价模型；所述两阶段分布鲁棒竞价模型中包括日前阶段制定投标策略的预调度成本和日内阶段再调度成本期望之和最小的第一目标函数；并对应构建所述第一目标函数的第一类约束条件； 构建下层联合市场出清模型；所述出清模型中包括日前电-调峰-氢联合市场购能成本最小的第二目标函数；并对应构建所述第二目标函数的第二类约束条件； 分别对所述两阶段分布鲁棒竞价模型和所述下层联合出清模型进行等效转化，对应得到转化后的竞价模型和转化后的出清模型；对所述转化后的竞价模型中的互补松弛条件进行线性化处理，得到处理后的互补松弛条件； 分别对所述两阶段分布鲁棒竞价模型和所述下层联合出清模型进行等效转化，对应得到转化后的竞价模型和转化后的出清模型，包括： 采用对偶理论，将所述竞价模型的实时阶段最坏期望分布上确界问题转化为下确界问题，得到单层最小目标寻优： ； 引入辅助变量可简化得到： ； ； 由于上式中约束条件的上确界只能在不确定变量的边界上获得，所述第一目标函数最终转化为单层的线性规划模型，所述转化后的竞价模型表示为： ； 式中：为对偶因子；、分别表示不确定变量样本集{，，...，}的下确界和上确界； 所述出清模型的拉格朗日函数表示为： ； 对变量求偏导，得到所述出清模型的拉格朗日平衡条件： ； 所述出清模型中不等式所对应的松弛条件为： ； 基于所述处理后的互补松弛条件、所述第一类约束条件和所述第二类约束条件，对所述转化后的竞价模型和所述转化后的出清模型进行求解，得到竞价策略； 对所述转化后的竞价模型和所述转化后的出清模型进行求解，包括： 步骤1：竞标开始前，VPPi根据预测的日前市场信息及其余VPP的竞标方案充分整合内部资源，以电能市场为例，确定首轮报价方案为{，，，}； 步骤2：竞标开始后，VPPi根据其他VPPjj=1，2，...，n；j≠i第k-1轮的竞标方案{，，，}，求解上层竞价模型制定自身第k轮k≥2的竞标方案{，，，}，直至所有VPP均给出其第k轮竞标方案后，转至步骤3； 步骤3：各VPP以运行成本最小为优化目标，重复步骤2，向市场运营商重复报价；多轮博弈后，若无VPP改变其竞标方案，则转至步骤4；若仍有VPP试图改变其竞标策略，并提交了第k+1轮的竞标方案，则转至步骤5； 步骤4：若各VPP均不再尝试通过单方面改变其竞标方案获利，则此时市场中就形成纳什均衡的局面；竞标结束后，市场运营商按照市场博弈后的结果统一出清； 步骤5：判断是否达到博弈轮次上限；若此时未达到博弈轮次上限，则返回步骤1；若已达到，则市场运营商不再接受各VPP新一轮的竞标方案；竞标结束后，市场运营商会按照约定的市场交易规则强制出清。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市金花南路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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