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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同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：CN118801477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410828156.2，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同调度方法是由刘曌;王小君;尚亚彬;司方远;和敬涵;马伟;许泽凯设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同调度方法，包括：步骤S1，构建高载能负荷模型和民用负荷模型；步骤S2，构建柔性负荷两阶段分区聚类模型；步骤S3，构建基于分区聚类方法的柔性负荷可调节潜力评估指标；步骤S4，构建日前‑日内多时间尺度输配电网协同调度模型；步骤S5，构建日前‑日内多时间尺度输配电网协同调度策略及求解。本发明有效提高电网协调调度海量异质资源的效率。结合输配电网内部海量异质资源，通过基于数模融合的柔性负荷分区聚类方法评估其可调潜力，并且考虑日前‑日内多时间尺度需求响应，得到日前‑日内多时间尺度输配电网协同调度策略，协调输配电网内部海量异质资源参与系统调度。

本发明授权一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种针对异质资源分区聚类的输配电网协同调度方法，其特征在于，包括： 步骤S1，构建高载能负荷模型和民用负荷模型； 步骤S2，构建柔性负荷两阶段分区聚类模型； 步骤S3，构建基于分区聚类方法的柔性负荷可调节潜力评估指标； 步骤S4，构建日前-日内多时间尺度输配电网协同调度模型； 步骤S5，构建日前-日内多时间尺度输配电网协同调度策略及求解；其中， 步骤S1中，高载能负荷模型包括可离散调节负荷参与调度模型和可连续调节负荷调度模型；民用负荷模型包括蓄热电锅炉负荷调节模型、电动汽车负荷调节模型和空调负荷调节模型；其中， 可离散调节负荷参与调度模型如下式所示： 式1中，第一个子式为可离散调节负荷的出力上下限约束，其中分别表示为可离散调节负荷的出力最小值与最大值，t时段可离散调节负荷用电功率；第二个子式为可离散调节负荷最小运行时长约束，其中表示时段t可离散调节负荷功率调节标志；表示负荷功率运行最小时长；第三个子式为调节标志定义，其中为t时段可离散调节负荷参与调节功率；第四个子式为可离散调节负荷调节次数限制，其中表示可离散调节负荷最大可调节次数； 可连续调节负荷调度模型包括可连续调节负荷功率上下限约束和调节功率爬坡限制，具体如下式所示： 式2中，表示t时段可连续调节负荷的负荷功率，分别表示可连续调节负荷功率上下限，表示可连续调节负荷功率调节速率限值； 蓄热电锅炉负荷调节模型包括蓄热锅炉一天内功率守恒约束、实际运行约束、调节速率约束和储热量约束，具体如下所示： 式3中，第一个子式为蓄热电锅炉一天内功率守恒约束，其中表示t时段蓄热电锅炉负荷实际加热电功率与预测加热电功率；第二个子式为蓄热电锅炉实际运行约束，其中表示t时段蓄热电锅炉负荷加热功率上下限值；第三个子式为蓄热电锅炉调节速率约束，其中表示蓄热电锅炉负荷功率调节速率最大值；第四个子式为储热罐的储热量约束，其中表示储热罐的最大、最小蓄热量； 电动汽车负荷调节模型包括电动汽车一天内的功率守恒约束、充放电标识和功率运行约束如下式所示： 式4中，第一个子式为电动汽车一天内功率守恒约束，其中表示t时段电动汽车负荷充放电功率实际值、预测值；第二个子式为电动汽车充放电标识定义式，其中表示电动汽车充放电标识，1、-1、0分别表示充电、放电、非并网状态；与分别为额定充放电功率；Tin、Tout分别表示电动汽车接入电网、离开电网的时刻；第三和第四个子式表示电动汽车功率运行约束，其中表示动力电池的最小、最大蓄电量；表示电动汽车并网时的蓄电量；表示离网时蓄电量用户期望值； 空调负荷调节模型中，实时电功率与制冷量或制热量间的关系可描述为： 式5中，Qt为变频空调的实时制冷量或制热量；Pt为为变频空调的实时电功率；f为压缩机的工作频率；a、b均为制冷量制热量常系数；m、n均为电功率常系数。假设变频空调工作频率的变化范围为[fmin,fmax]；室温保持在Tset附近范围，将该范围假定为[Tmin,Tmax]； 用户在设置温度Tset不变时，变频空调的工作频率f与室内温度Ti的关系为： 式6中，e为控制器精度，通常取1； 步骤S2包括：基于快速搜索与密度峰值发现算法的负荷分区和基于密度的负荷聚类；其中， 基于快速搜索与密度峰值发现算法的负荷分区具体为： 基于两点基本假设：聚类中有存在大的局部密度；不同聚类中心之间的距离相隔远； 每个数据点衍生出两个特征量，局部密度ρi以及具有更高局部密度节点之间的距离δi确定聚类中心，再将其余节点划分到距离最近且局部密度更高的节点所属的类； 采用电气距离期望矩阵D*作为相似度矩阵，考虑节点数n的配电网，当n较小且空间密度分布较为稠密时，节点i的局部密度定义为： 式8中，dc为截断距离，需要人为进行设定。为D*第i行第j列元素，表示节点i和节点j之间电气距离期望值； χ·为截断函数为： 确定了每个节点的局部密度后，进一步计算每个节点的距离δi； 首先对每个节点按照局部密度值大小升序排列，节点i的δi定义为与第i+1个节点之间的电气距离： 对于局部密度最高的节点，其距离定义为与其他电气距离最远节点之间的距离： 求解电气距离D*，极坐标下的牛顿-拉夫逊法的潮流方程如下所示： 式12中，Δθ、ΔU、ΔP和ΔQ分别为节点相角、电压、有功和无功的变换量向量，分别为节点单位有功注入和无功注入变化量引起的节点相角的变化量，和分别为有功电压灵敏度和无功电压灵敏度： 节点间耦合强度应由节点间状态量的影响进行反映，节点i和节点j之间的电压灵敏度αi,j表示为： ΔUi＝αi,jΔUj14 式14中，ΔUi和ΔUj分别表示为节点i和节点j的电压变化量； 采用有功无功综合灵敏度反映电压之间的联系： 式15中，和分别为节点i和节点j之间的由单位有功和无功变化产生的电压灵敏度； 由电压灵敏度定义电气距离，同时考虑节点对自身的电气距离为0，定义节点i和节点j之间的电气距离为： di,j＝dj,i＝logαi,j·αj,i16； 基于密度的负荷聚类通过一组邻域参数半径参数Eps和核心点邻域内点的最小密度值MinPts表现样本数据之间的密度，并将样本数据划分为簇；具体包括： 步骤一：在给定的样本数据集中随机选取未被处理过的点x，计算其相对应的Eps和MinPts，判断其为核心点还是噪声点； 步骤二：若x为核心点，则计算x邻域内所有密度可达的数据点，并建立一个新的类簇； 步骤三：若x为噪声点，则不做任何处理； 步骤四：重复步骤一到步骤三，直到遍历所有数据点； 构建配电网民用负荷聚合模型： 式中，C为区域内柔性负荷聚类簇数；Nk,c是聚类后第k簇内柔性负荷总数目；Pk,i是第k簇内第i个柔性负荷可调节容量；NNP是区域内噪声点负荷的总数目；P为区域内第j个噪声点负荷的容量； 步骤S3中柔性负荷可调节潜力评估指标包括簇削峰率、簇距离、簇能量密度；具体为： 簇削峰率：簇削峰率是表征最小调度对象簇的削峰率，定义如下： 式18中，γ为簇削峰率；PC,max表示每簇柔性负荷在调度前的最大功率；P'C,max表示每簇柔性负荷在调度后的最大功率； 簇距离：簇距离定义为该簇内每一柔性负荷到调度中心平均电气距离期望值，其值越大表明调度成本越高，定义式如下： 式19中，δ为簇距离；C为簇内柔性负荷总数目；为簇内第i个柔性负荷到调度中心的电气距离期望值；CZ为该区域内柔性负荷总数目；为该区域内柔性负荷j与调度中心O的电气距离期望值； 簇能量密度：簇能量密度是指每簇柔性负荷在单位空间面积上所拥有的可调度能量，簇能量密度大代表该簇柔性负荷特性优质，定义式如下： 式20中，ρCP为簇能量密度。

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