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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度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：CN118898497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411185728.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度方法是由林俊鹏;皮润一;杨超;钟晓青设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度方法，涉及能源系统调度技术领域，包括：构建包括三个主体：综合能源运营商、风电制氢场运营商和海水淡化厂运营商的海港综合能源微网；建立三个主体的数学模型并以此构建主从博弈模型；采用结合遗传算法与数学规划求解器的双层迭代求解算法对其求解，获得均衡解来调整海港综合能源微网的调度策略。本发明通过构建主从博弈模型并采用结合遗传算法与数学规划求解器的双层迭代求解算法对其进行求解，实现多主体之间资源分配优化，各主体在主从博弈模型中根据动态电价和市场需求进行策略调整，充分挖掘风能、氢能协同海水淡化的潜力，提高海港综合能源微网资源利用率和运行经济性。

本发明授权一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主从博弈的海港综合能源微网优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建海港综合能源微网，所述海港综合能源微网包括三个主体：综合能源运营商、风电制氢场运营商和海水淡化厂运营商； 分别建立所述综合能源运营商、风电制氢场运营商和海水淡化厂运营商的数学模型，根据所述数学模型来构建主从博弈模型； 采用结合遗传算法与数学规划求解器的双层迭代求解算法对所述主从博弈模型进行求解，获得均衡解； 通过所述均衡解来调整所述海港综合能源微网的调度策略； 所述结合遗传算法与数学规划求解器的双层迭代求解算法包括：上层遗传算法模型和下层数学规划求解器模型； 所述上层遗传算法模型包括： 初始化所述综合能源运营商、所述风电制氢场运营商和所述海水淡化厂运营商的参数，设置遗传算法的参数，所述参数包括：种群代数、种群数量、最大迭代次数、种群变异率、交叉概率和收敛误差； 基于蒙特卡洛随机抽样法生成n个初始样本点，每个初始样本点代表一组所述综合能源运营商的售电价格和所述风电制氢场运营商的售氢价格，并将所述初始样本点的参数传送至所述主从博弈模型中； 使用遗传算法进行迭代； 所述下层数学规划求解器模型包括： 在所述风电制氢场运营商和所述海水淡化厂运营商接收与所述种群数量相等的m组所述综合能源运营商的售电价格后，利用所述数学规划求解器求解出一天内的制氢产量分布和海水淡化产量分布，计算并保留所述风电制氢场运营商的收益和所述海水淡化厂运营商收益，并将所述风电制氢场运营商和所述海水淡化厂运营商各自的购电量返回至综合能源运营商侧； 在所述综合能源运营商接收与所述种群数量相等的m组风电制氢场运营商日前制定的售氢价后，调用所述数学规划求解器，求解出海港综合能源微网内各设备的最优出力计划，并计算出所述综合能源运营商的当前最小运行成本、所述风电制氢场运营商的当前收益和所述海水淡化厂运营商的当前收益并存档； 返回上层遗传算法模型，重复执行迭代，利用所述遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子重新生成所述综合能源运营商的新的售电价、所述风电制氢场的新的售氢价，计算并保留所述综合能源运营商的新的最小运行成本、所述风电制氢场运营商的新的收益和所述海水淡化厂运营商的新的收益； 在所述重复执行迭代的过程中，若所述综合能源运营商的新的最小运行成本小于所述综合能源运营商的当前最小运行成本，则令所述风电制氢场运营商的迭代最小运行成本等于所述综合能源运营商的新的最小运行成本，令所述风电制氢场运营商的迭代收益等于所述风电制氢场运营商的新的收益，令所述海水淡化厂运营商的迭代收益等于所述海水淡化厂运营商的新的收益，否则，令所述风电制氢场运营商的迭代最小运行成本等于所述综合能源运营商的当前最小运行成本，令所述风电制氢场运营商的迭代收益等于所述风电制氢场运营商的当前收益，令所述海水淡化厂运营商的迭代收益等于所述海水淡化厂运营商的当前收益； 预设均衡阈值，在所述重复执行迭代的过程中，当所述风电制氢场运营商的迭代最小运行成本与所述合能源运营商的当前最小运行成本的差的绝对值、所述风电制氢场运营商的迭代收益与所述风电制氢场运营商的当前收益的差的绝对值、所述海水淡化厂运营商的迭代收益与所述海水淡化厂运营商的当前收益的差的绝对值均小于等于所述均衡阈值时，停止迭代并输出所述均衡解，否则继续使用所述遗传算法进行迭代。

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