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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于多层次博弈的多微网双向分时电价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：CN119228406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411129960.8，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法是由王灿;刘于正;张羽;何锦涛;杨代强;邾玢鑫;杨楠;徐恒山;杨义设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法在说明书摘要公布了：基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,首先，本发明在以多微网系统为背景的电能交易中，设计了一种同时面向发电商和用户的双向分时电价激励机制；其次，建立了一种以发电商、MGCC和微网用户为主体，耦合非合作博弈和主从博弈的多层次差异化博弈模型。最后，采用双层粒子群算法结合Cplex求解器对所建立的多层次博弈模型进行求解，得到最优双向分时电价优化策略。本发明所提分时电价优化方法能够优化能源管理，降低系统运营成本及用户用电成本，提高发电商经济效益。

本发明授权基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于包括以下步骤： 步骤1：在以多微网系统为背景的电能交易中，设计了同时面向发电商和用户的双向分时电价激励机制； 步骤2：建立了以发电商、微网控制中心MGCC和微网用户为主体，耦合非合作博弈和主从博弈的多层次差异化博弈模型； 步骤3：采用双层粒子群算法结合求解器，对步骤2建立的多层次差异化博弈模型进行求解，得到最优双向分时电价优化策略； 所述多层次差异化博弈模型求解包括如下步骤： S1：寻找上层博弈的均衡点: S1-1：初始化粒子群；设定发电商和MGCC的决策范围，并随机初始化粒子群的位置和速度；每个粒子代表一组可能的策略组合，即一组发电商和MGCC的决策； S1-2：评估适应度；对于每组可能的策略组合，计算其对应的发电商和MGCC收益； S1-3：更新个体和全局最优解；对于每个粒子，根据收益更新其个体最优解，即保存历史最佳位置和对应的收益值；然后，在整个粒子群中找到全局最优解，即最优的博弈策略组合； S1-4：更新粒子位置和速度；根据个体历史最优位置和全局最优位置，更新粒子的位置和速度； S1-5：收敛判断；判断是否达到最大迭代次数；如果未达到，则返回S1-2继续迭代； S1-6：调用Cplex求解器；将粒子群算法寻到的均衡点作为初始解输入Cplex求解器，得到博弈结果； S2：寻找下层博弈的均衡点: S2-1：设定MGCC和用户的决策范围，并随机初始化粒子群的位置和速度；每个粒子代表一组可能的策略组合，即一组MGCC和用户的决策； S2-2：计算每组策略的目标函数；输入上层博弈的结果作为参数，求解下层博弈； S2-3：对于每个粒子，根据收益更新其个体最优解，即保存历史最佳位置和对应的收益值；然后，在整个粒子群中找到全局最优解，即最优的博弈策略组合； S2-4：根据个体历史最优位置和全局最优位置，更新粒子的位置和速度； S2-5：判断是否达到最大迭代次数；如果未达到，则返回S2-2继续迭代； S2-6：将粒子群算法寻到的均衡点作为初始解输入Cplex求解器，得到博弈结果； S3:反馈和整合：将下层博弈结果反馈给上层博弈，重新调整上层策略；进行上层和下层博弈的综合优化，确保最终结果满足整体目标； S4:重新求解：基于反馈结果和调整后的参数，重复执行上层和下层博弈的求解过程S1-S2； S5:验证优化调整后的结果是否更优，若满足要求，则完成整个求解流程； 通过博弈过程，得出上层和下层博弈的最优解，包括发电商的最优售电电价和发电计划，MGCC的最优购电计划和售电电价，以及用户的最优用电计划。

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