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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的并网冷热电联产微网系统经济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：CN115860413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211662571.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的并网冷热电联产微网系统经济调度方法是由杨晓辉;王晓鹏;邓叶恒;梅凌昊;邓福伟;张钟炼设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的并网冷热电联产微网系统经济调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的冷热电联产型微电网优化调度方法。首先，利用负荷需求响应策略对微电网系统进行建模。然后，以可再生能源与负荷的最恶劣运行情况下系统运行成本最低为目标函数，根据强对偶理论将双层可调鲁棒优化模型分解成两个线性模型，利用列约束生成算法进行求解制定系统的最优经济调度策略。此外，通过选择合适的鲁棒调节系数，可以适当调整调度计划的鲁棒性，平衡系统运行的经济性与安全性。本发明提出的方法在降低可再生能源与负荷不确定性影响的同时，能有效提升系统的能源利用率，并降低系统运行的经济成本。

本发明授权基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的并网冷热电联产微网系统经济调度方法在权利要求书中公布了：1.基于负荷需求响应与双层可调鲁棒优化的冷热电联产型微电网优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：对冷热电联产型微电网系统建模； 步骤2：采用负荷需求响应优化电负荷并得到分时电价数据； 步骤3：建立双层可调鲁棒优化模型并将其分解成两个线性模型； 步骤4：运用列约束生成算法进行迭代求解； 所述步骤3中双层鲁棒优化模型，具体如下： 其中，c是系数矩阵，y为表示系统源侧设备出力功率的矩阵，T表示矩阵转置，u为描述储能系统交互状态、系统与电网交互状态的矩阵，为描述可再生能源与负荷的不确定性变量，为不确定性集； y＝[Yi t＝1，...，Yi t＝24]T Yi＝{Pmt，Pdis，Pchr，Pgrid，Pexcess，Pec，Peb，Hb Hdis，Hchr，Hac，Ppv，Pwt，Pload，Hh，Qc} Ui＝{Ubat,dis，Ugrid，Utst,dis} 其中，Pmt、Pdis、Pchr、Pgrid、Pexcess、Pec、Peb、Hb、Hdis、Hchr、Hac、Ppv、Pwt、Pload、Hh和Qc分别表示微型燃气轮机发电功率、电储能系统充放电功率、向电网购售电功率、电制冷消耗功率、电锅炉消耗功率、锅炉制热功率、热储能系统充放热功率、吸收式制冷机消耗热功率、光伏发电功率、风力发电功率以及电、热、冷三种负荷，Ubat，dis、Ugrid和Utst，dis表示电储能系统放电状态、向电网购电的状态和热储能系统放热状态，和表示系统可再生能源出力和冷热电三种负荷的波动范围； 双层鲁棒优化模型分为外层min结构模型与内层max-min结构模型，其中，内层模型基于强对偶理论，将min结构转化成max结构，然后合并两个max结构并将模型线性化，内外层模型的结构具体为： 外层模型： 其中，D，K，F，G，I，d和h是系数矩阵；外层模型以最小化系统运行成本为目标函数，以u为优化变量； 内层模型： 其中，γ，λ，v，π是对偶变量，O120是120×1零矩阵，E120是120阶单位矩阵，是π的上界，当取得足够大时，内层模型为线性模型，x与Δx是确定性优化模型中可再生能源与负荷的预测数据和系统恶劣运行情况下的最大偏差值；Γi是鲁棒调节系数；B是一个以0-1状态变量为元素的对角矩阵，每个元素表示可再生能源和负荷是否能取到对应时间段内不确定性集中的区间最大值，B的形式如下： Bi＝{Bpv，Bwt，Bload，Bh，Bc，} 其中，Bpv、Bwt、Bload、Bh和Bc为不确定性因素的恶劣情况判定矩阵，分别用于判断光伏出力，风电出力以及电、热、冷三种负荷是否达到不确定性集中的区间边界值； 系统恶劣运行情况： Xi＝{Ppv，Pwt，Pload，Hh，Qc，}； 所述步骤3中所述可调鲁棒优化模型中可调指的是该双层鲁棒优化模型引入了鲁棒调节系数Γ用于调节系统模型的鲁棒性，具体如下： Γi＝{Γpv，Γwt，Γload，Γh，Γc} 当Γ的值越大，系统的鲁棒性越强，当Γ的值为0时，该鲁棒模型等同于传统的确定性优化模型。

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