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龙图腾网获悉天津大学申请的专利虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法、系统、设备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：CN121566650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610077008.0，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法、系统、设备是由王啸天;吴秋伟;宋国成设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法、系统、设备在说明书摘要公布了：本发明公开了虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法、系统、设备，包括：预测虚拟电厂的多元不确定信息；基于多元不确定信息，AI评估虚拟电厂多时间尺度可调能力；构建虚拟电厂容量‑电量‑碳排多维协调模型，并利用虚拟电厂容量‑电量‑碳排多维协调模型协调包括容量、电量与碳排预算的权重；基于虚拟电厂多时间尺度可调能力的评估结果与协调得到的权重，构建学习增强的虚拟电厂多目标鲁棒优化模型，并利用虚拟电厂多目标鲁棒优化模型优化调控虚拟电厂。本发明显著提升了虚拟电厂在面对不确定性与多目标权衡下的智能调控能力，实现了从预测、评估、协调到执行的端到端闭环优化，并促进其在市场中稳定、高效、绿色地运行。

本发明授权虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法、系统、设备在权利要求书中公布了：1.虚拟电厂多目标鲁棒优化AI调控方法，其特征在于：包括： 预测虚拟电厂的多元不确定信息； 基于多元不确定信息，AI评估虚拟电厂多时间尺度可调能力； 构建虚拟电厂容量-电量-碳排多维协调模型，并利用虚拟电厂容量-电量-碳排多维协调模型协调包括容量、电量与碳排预算的权重； 基于虚拟电厂多时间尺度可调能力的评估结果与协调得到的权重，构建学习增强的虚拟电厂多目标鲁棒优化模型，并利用虚拟电厂多目标鲁棒优化模型优化调控虚拟电厂； 虚拟电厂容量-电量-碳排多维协调模型包括上层和下层，上层学习容量、电量与碳排价格信号，下层根据给定价格求解最优响应，联合确定容量承诺、电量计划与碳排预算，通过KKT条件与隐式微分，将下层优化微嵌入上层，形成端到端的“价格–供给”灵敏映射，并结合逆强化学习从历史量测数据序列反推权重，得到相容的容量、能量与碳排配额及价格权重； 虚拟电厂多目标鲁棒优化模型的表达式为： 7 8 9 10 式中，为t时刻分布式常规电源出力，为t时刻可再生实际出力，为t时刻与大电网的净交换功率，为储能充电、放电功率，为虚拟电厂总负荷，为可中断负荷削减量，为可移峰负荷时移量，为鲁棒集合，为候选真实分布，为储能状态，为充电、放电效率，为储能状态下限、上限，为充放互斥，为时间窗口集合，为在t时刻的上调调用量，为上调容量，为时间步长，为电量计划配额，为在t时刻的排碳量，为碳排预算，Comp为容量补偿总收益，为容量价格，为在t时刻的上调容量，Short为容量短供的风险成本，为短供惩罚系数，为在t时刻的外部提出的容量需求，为交付的容量，为置信水平为的条件风险价值算子，为正部算子，为经济目标，为购电与售电电价，为负部算子，为储能退化成本，为各分布式常规电源的运行成本，为绿色目标，为绿色目标的权衡系数，为t时刻的弃风弃光量，为绿电占比，为低碳目标，为第i台分布式常规电源的排放因子，为t时刻第i台分布式常规电源出力，为外购电的边际碳因子，为调度决策向量，为综合目标下的最优调度解，为经济、绿色和低碳三目标索引，为第个目标函数，为第个目标的权重，为参照最优值，为次项平滑系数，为Tchebycheff标量化目标，为电量与碳排的内部影子价格，为权重，为、结算结果和轨迹数据的集合。

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