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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度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：CN120914777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511449666.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度优化方法是由李志伟;任曦骏;朱刘柱;王绪利;杨欣;郭汶璋;吴延峰;代磊;沈玉明;张辉;施天成;周帆;种亚林设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度优化方法，涉及电力系统鲁棒调度领域，包括：将输电网扩展规划、DPFC及储能装置进行耦合建模，并对模型求解生成最优配置方案；构建可动态更新的不确定性集合，并结合最优配置方案，采用双阶段分布鲁棒优化方法得到日前调度方案；基于日前调度方案，利用混合鲁棒与自适应模型预测控制框架，滚动优化生成DPFC的实时控制参数和储能的快速功率调整指令；本发明通过将最优配置、双阶段分布鲁棒优化与混合鲁棒自适应模型预测控制相结合，实现了长期规划与短期调度的协同优化，并通过实时模型参数更新和动态不确定性处理，解决了调度方案稳健性不足、经济性与实时适应性难以兼顾的问题。

本发明授权基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度优化方法在权利要求书中公布了：1.基于最优配置的电力系统分布鲁棒调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 将输电网扩展规划、DPFC以及储能装置进行耦合建模，并通过模型求解生成最优配置方案，具体为： 构建上层优化模型，所述上层优化模型以输电线路建设容量、DPFC容量及储能容量为上层决策变量，并设定上层约束条件； 在上层约束条件下，构建下层优化模型，所述下层优化模型以DPFC控制变量和储能充放电功率为决策变量，以最小化短期运行成本为目标； 基于双层强化学习算法对上层优化模型和下层优化模型进行耦合交互，生成最优配置方案； 所述基于双层强化学习算法对上层优化模型和下层优化模型进行耦合交互，具体为： 将下层优化模型建模为强化学习环境，训练下层智能体获得在给定上层决策变量下的最优运行策略及性能指标； 将最优运行策略与性能指标作为上层奖励函数，构建上层强化学习环境，对上层决策变量进行迭代优化； 交替优化上层决策变量和下层运行策略直至收敛，输出最优配置方案； 构建可动态更新的不确定性集合，并结合最优配置方案，采用双阶段分布鲁棒优化方法得到日前调度方案，具体为： 基于最优配置方案和最终鲁棒动态不确定性集合，构建双阶段分布鲁棒优化模型，其中第一阶段决策变量为日前计划，第二阶段决策变量为调度响应； 设置以系统运行总成本和鲁棒性目标为核心的双阶段分布鲁棒优化目标函数； 求解所述目标函数并结合优化模型，得到所述日前调度方案； 基于日前调度方案，利用混合鲁棒与自适应模型预测控制框架，滚动优化生成DPFC的实时控制参数和储能的快速功率调整指令。

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