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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险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：CN116316812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310082196.2，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险调度方法是由边竞;王鹤;刘子悦;于华楠;李国庆;王振浩;李石强设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险调度方法在说明书摘要公布了：一种面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险调度方法，属于输配电网技术领域。本发明考虑输配电网综合运行成本，构建考虑输配电网不同运行风险限值的日前调度模型，在风险限值约束下协同优化输配电网的源网荷储多种可调资源；其次，构建目标函数为输配电网综合风险值最小的日内调度模型，考虑输配电网不同运行风险值的大小；最后，通过求解日内模型以及预测误差，对日前安排的调度计划进行修正。本发明能使输配电网之间交互协调，降低输配网运行风险，提高输配电网的经济性和运行可靠性。

本发明授权面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高比例分布式能源接入的输配网多时间尺度风险调度方法，其特征在于：其步骤是：包括日前、日内两个阶段的输配电网风险调度构架 一、日前优化调度模型： 在考虑输配电网运行风险的情况下，以输配电网运行成本作为目标，建立优化调度模型： S1目标函数： 日前模型以输电网与配电网运行成本之和最小作为优化目标： 1 式中：为研究周期内划分的时段；为输电网运行成本；为配电网运行成本； 1输电网运行成本 2 式中：为输电网火电机组总数；、分别为火电机组的启动成本、停机成本，、为01变量，取值为0表示机组停运，取值为1表示机组运行；为火电机组在时刻的出力；、、为火电机组输出功率成本特性函数； 2配电网运行成本 3 式中：为燃气轮机总运行成本；为柴油机总运行成本；为用户购电成本；为储能装置总运行成本；为可中断负荷运行成本；为弃光成本；为弃风成本； 3燃气轮机运行总成本 4 5 式中：为燃气轮机总数；、、分别为燃气轮机的运维成本、燃料成本以及排放成本，为燃气轮机d在t时刻的输出功率；为燃气轮机运行维护成本系数；为燃气轮机的运行效率；为天然气价格；为天然气低热值；为燃气轮机碳排放的成本系数；为碳排放量； 4柴油机运行总成本 6 7 式中：为柴油机总数；、、分别为柴油机的运维成本、燃料成本以及碳排放成本；为柴油机e在t时刻的输出功率；为柴油机运行维护成本系数；、、为柴油机的系数；为柴油机碳排放的成本系数；为碳排放量； 5用户购电成本 8 式中：为用户需求响应的收入；表示用户参与需求响应的功率； 6储能装置运行总成本 9 10 式中：为储能装置总数；、分别为储能装置的运行成本、损耗成本；为储能的购买成本，、为t时段储能的充电、放电功率；为储能装置电池容量成本系数；为储能充放电功率；为储能充放电循环次数；为储能充放电深度； 7可中断负荷运行成本 11 式中：为用户可中断负荷数；为可中断负荷n单位中断量的补偿成本，为可中断负荷n的中断量； 8弃光成本 12 式中：为用户可中断负荷数；为弃光成本系数，、分别为t时刻分布式光伏日前预测与调度出力； 9弃风成本 13 式中：为风电机组总数；为弃风成本系数，、分别为t时刻风电机组s日前预测与调度出力； S2、约束条件： 1输电网网络约束 有功功率平衡约束、节点功率平衡约束分别如下： 14 15 式中：K为配电网集合；为负荷集合；为输电网与配电网间联络线交换功率；为输电网负荷在时段的预测值；、为输电网节点； 2火电机组约束 火电机组出力限制约束、开机约束分别如下： 16 17 式中，、分别为火电机组出力最大值、最小值； 3配电网网络约束 配电网有功功率平衡约束、节点功率平衡约束分别如下： 18 19 式中：为配电网负荷在时段的预测值；、为配电网节点； 4燃气轮机出力限制约束 20 式中：、分别为燃气轮机出力最大、最小值； 5柴油机出力限制约束 21 式中：分别为柴油机出力最大、最小值； 6储能运行约束 储能电量平衡约束、存储电量限值约束分别为： 22 23 式中：时刻储能装置的电量；为储能装置的充放电效率；时段储能的放电功率； 7可中断负荷中断量约束 24 式中，、分别为可中断负荷中断量的最大值、最小值； 8分布式光伏、风电机组约束 分布式光伏、风电机组出力限制约束分别为： 25 26 式中，、分别为时刻分布式光伏、风电机组的最大出力； 9网架结构调整约束 联络与分段开关的位置变量取值约束、动作变量取值约束、配电网的辐射状结构约束分别为： 27 28 29 式中，为时段第个开关的位置变量，取值1表示开关闭合、取值0表示开关打开；为时段第个开关的动作变量，取值1表示开关动作、0表示开关位置不变；为第个开关的日最大允许动作次数；为配电网在时段t的网络拓扑，为配电网的辐射状网络结构集合； 10输配电网越限风险约束 节点电压、支路潮流、机组容量越限风险值限制约束分别为： 30 31 32 式中：为节点电压越限风险指标计算值；为支路潮流越限风险指标计算值；为机组容量越限指标计算值； 二、日内优化调度模型： 建立以输电网与配电网综合运行风险值最小作为优化目标，目标函数： 33 式中，为权重系数，是调度对各个目标的重视程度，根据不同的风险水平计算权重，且； S1、节点电压越限风险指标为： 34 35 式中：表示为t时刻节点的电压越限运行风险指标值；为节点重要度，为节点电压越限风险损失严重度，为发生节点电压越限风险的概率；分别表示为t时刻电压值及电压标幺值的上下限； S2、支路潮流越限风险指标为： 36 37 38 式中：为支路重要度；为支路电压越限风险损失严重度，为发生支路电压越限风险的概率；为配电网线路i的负载率； S3、机组容量越限风险指标为： 39 40 式中：为容量重要度；为机组容量越限风险损失严重度；为发生机组容量越限风险的概率；、为机组容量最大值、最小值； S4、综合风险评估指标结果R可由上述三种越限风险计算得到，即： 41 式中，为权重系数，是调度对各个目标的重视程度，根据不同的风险水平计算权重，且； 三、输配电网多时间尺度风险调度策略求解方法： 假设粒子总数为，则第个粒子在维度中的位置和速度表示如下： 42 每个粒子通过跟踪它们之前的个体最佳位置和群体最佳位置来调整它们的速度和位置，这两个最佳位置表示为： 43 式中：是个粒子的个体最佳位置；是从先前迭代的所有粒子获得的组最佳位置； 速度和位置公式表示为： 44 式中：是惯性权重因子；和是学习因子，它们分别反映了粒子的自我学习能力和社会学习能力；和是均匀分布在[0,1]的随机数； 从惯性权重因子和学习因子两个方面对粒子群算法进行了改进： 45 46 式中：是当前迭代次数；是最大迭代次数；和是惯性权重因子的初始值和最终值；在迭代初期，较大的使算法不宜陷入局部最优值，便于全局搜索；在迭代后期，较小的有利于局部搜索，有利于算法的收敛；和是的初始值和停止值，大于；和是的初始值和停止值，小于。

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