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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈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：CN114447923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111635271.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈优化方法是由葛晓琳;凡婉秋;符杨;季亮;徐轶胜设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈优化方法，该方法包括以下步骤：1建立考虑机会成本的火电商的博弈模型以及考虑不同风速下机会成本的风电商博弈模型；2构建风电商和火电商共同参与电能量和调频市场随机博弈模型；3建立风火双边市场博弈模型，实现风电商多售少购的目标；4基于SAC算法，考虑各发电商的约束，建立Multi‑Agent‑SAC深度强化学习环境模拟发电商的随机博弈行为，得到各机组最优博弈策略、日前及日内出力。与现有技术相比，本发明具有提高风电商收益、降低电能和调频辅助服务总成本、提高风电消纳率等优点。

本发明授权高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈优化方法在权利要求书中公布了：1.一种高风电占比电力系统的电能和调频辅助服务博弈优化方法，用以优化资源配置，提高风电消纳率，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1建立考虑机会成本的火电商的随机博弈数学模型以及考虑不同风速下机会成本的风电商随机博弈数学模型； 2构建风电商和火电商共同参与电能量和调频市场的随机博弈模型； 3建立风火双边市场随机博弈模型，实现风电商多售少购的目标； 4基于SAC算法，考虑各发电商的约束，建立Multi-Agent-SAC深度强化学习环境模拟发电商的博弈行为，得到各机组最优博弈策略、日前及日内出力； 所述的步骤1中，考虑机会成本的火电商的随机博弈数学模型的上层目标为电能和调频辅助服务总成本最小化，其表达式为： 其中，ai为火电商i费用系数的平方项，为火电商i在t时在电能量市场的申报价格和申报容量，为火电商i在t时在调频辅助服务市场的申报价格和申报容量，M为火电商总数； 所述的步骤1中，考虑机会成本的火电商的随机博弈数学模型的下层目标为发电商个体收益最大化，其表达式为： 其中，λt E、λt R分别为t时电能量市场和调频市场的出清价格，βi,t为机会成本系数，当火电商i参与调频市场时获得的收益小于其在电能量市场损失的收益时取值为1，否则为0，为火电商i不参与调频市场在电能量市场的中标容量； 所述的步骤1中，考虑不同风速下机会成本的风电商随机博弈数学模型的上层目标为电能和调频辅助服务总成本最小化，其表达式为： 其中，x取值为1、2、3，分别代表低风速、中风速和高风速，分别为风速区x下、风电商j、t时在电能量市场的申报价格和申报容量，别为风速区x下、风电商j、t时在调频辅助服务市场申报价格和申报容量，N为风电商总数； 所述的步骤1中，考虑不同风速下机会成本的风电商随机博弈数学模型的下层目标为发电商个体收益最大化，其表达式为： 其中，为风速区x下、风电商j、t时不参与调频市场在电能量市场的中标容量； 所述的步骤2中，风电商和火电商共同参与电能量和调频市场的随机博弈模型由博弈者、状态空间、动作策略和收益函数组成，所述的博弈者包括多个风电商和火电商，所述的状态空间，即约束条件，具体为： 其中，PD,t、PRegD,t分别为t时系统负荷需求和调频需求，Pi,max、Pi,min为火电商i的出力上限、下限，风速区x下、风电商j的预测出力值，Pbd,t、xbd为节点b与节点d间线路潮流、潮流传输极限、电抗，δb,t、δd,t为时段t节点b与节点d相角； 所述的动作策略具体为： 其中，bi、Cpi分别为火电商i的一次项费用系数和调频容量成本系数；分别为风速区x下电能量市场费用系数和调频容量成本系数； 所述的收益函数具体为： 其中，Ri,t、Rj,t分别为t时，火电商i和风电商j的收益； 所述的步骤3中，在风电商和火电商日内双边交易随机博弈市场中，构建风火双边市场随机博弈模型，实现风电商多售少购的目标，则风火双边市场随机博弈模型，由博弈者、状态空间、动作策略和收益函数组成； 所述的风火双边市场随机博弈模型，的博弈者包括多个风电商和火电商，风火双边市场随机博弈模型，的状态空间具体为： 其中，分别为日内双边市场风电商j、t时售出、购入申报容量，为日前风电商j、t时电能量市场和调频市场总的中标容量，为日前风电商j、t时风电商出力； 所述的风火双边市场随机博弈模型，的博弈策略具体为： 若风电功率小于日前中标容量时向火电商购买，则有： 其中，为日内双边市场风电商j、t时购入电量申报价格，为日内t时电能量市场的出清价格，Kpenalty为风电商实际与日前中标容量偏差惩罚系数； 若风电功率大于预测值则向该双边市场出售电量，实时负荷小于日前预测的负荷需求，此时火电商作为购电商，风电机组为售电商，则有： 其中，为日内双边市场风电商j、t时售出电量申报价格； 所述的风火双边市场随机博弈模型，的收益函数具体为： 其中，分别为t时风电商j在双边市场的购电、售电收益回报， 为t时风电商j出力不足时的交易价格和交易容量；为t时风电商j出力多余时的交易价格和交易容量； 其中，分别为t时火电商i在双边市场的售电、购电收益回报， 为t时风电商j出力不足时，火电商i的交易价格和交易容量，其中 为t时火电商i出力不足时的交易价格和交易容量，每个代理在状态Xi、Xj下分别采取策略和和结合收益Ri,t、Rj,t计算得到收益作为发电商博弈策略参考进而调整下一步策略。

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