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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置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：CN117974210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410149800.3，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置优化方法是由周霞;王源浩;张腾飞;戴剑丰;刘增稷设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统市场交易与电源优化配置领域，公开了一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置优化方法，其根据虚拟电厂的功能性将虚拟电厂分为SEVPP与DRVPP，并依次对其包含的资源进行建模；通过“电‑碳‑绿”联合交易市场机制与DRVPP参与市场交易的需求响应机制，建立主从博弈模型，通过求解得到SEVPP的最佳容量配置方案与DRVPP的最佳响应电量方案；对SEVPP及DRVPP分配虚拟电厂内部不同投资商的容量占比，以达到各个投资商的最佳容量配置方案。本发明能够对同时提高SEVPP与DRVPP的效益，有效提高各类投资商参与虚拟电厂聚合的热情，进一步挖掘虚拟电厂节能减排的潜力。

本发明授权一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多交易市场的虚拟电厂容量配置优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据虚拟电厂的功能性将虚拟电厂分为售电型虚拟电厂SEVPP与需求响应型虚拟电厂DRVPP，依次对SEVPP中包含的风电投资商、光伏投资商、火电投资商、储能投资商以及DRVPP中包含的负荷聚合商进行输出功率建模；其中DRVPP内负荷聚合商根据响应时间与响应深度不同，分为A类负荷聚合商即可平移不可中断负荷聚合商、B类负荷聚合商即可中断不可平移负荷聚合商、C类负荷聚合商即可中断可平移负荷聚合商； 步骤2、根据建立的出力模型，提出一种考虑电力市场交易、碳交易与绿色证书交易的联合交易机制以及一种阶梯式激励型需求响应机制，使博弈双方将响应价格与响应电量作为决策变量进行博弈； 步骤3、SEVPP与DRVPP作为两个市场主体参与日前负荷需求量的投标，对双方进行博弈建模，利用博弈论中主从博弈的方法，以SEVPP作为领导者，以DRVPP作为跟随者，以响应价格与响应电量为博弈量建立主从博弈模型，利用分布式算法求解模型，直至得出纳什均衡解，即SEVPP与DRVPP的最优投标量； 步骤4、DRVPP内部聚合的三类负荷聚合商均以自身效益最大化为目标，以总需求侧负荷响应电量为约束，利用非合作博弈方法构建非合作博弈模型，利用启发式智能算法求解模型，直至得出纳什均衡解，即各类负荷聚合商最优响应电量； 步骤5、SEVPP内部聚合资源包括光伏电池机组、风力发电机组、火电机组、储能电池机组，利用合作博弈中的改进的SHAPLEY值法，对虚拟电厂内部投资商建立合作联盟进行利益分配建立合作博弈模型，利用粒子群算法求解模型，直至得出纳什均衡解，确定各类机组所需承担最优容量配置方案； 其中，步骤3中，建立主从博弈模型；主从博弈方法包参与者，策略集，效用函数三个要素： 参与者包含领导者SEVPP与跟随者DRVPP，其中领导者根据电力市场发布的日前负荷预测量以及虚拟电厂管理平台中收集到的各个机组的出力信息，从虚拟电厂策略集中选取一个价格策略发布给跟随者；跟随者根据领导者发布的价格策略，调整相应的响应电量与电价，从需求侧响应策略集中选取一个响应策略反馈给领导者；领导者根据需求侧响应负荷聚合商反馈的响应策略再次调整自身价格策略并发布给跟随者，重复上述步骤直至达到纳什均衡； 其中，SEVPP策略集表示如下： 式中：Ωst,VPP为主从博弈中虚拟电厂的策略集合，为虚拟电厂的投标电价，为虚拟电厂的投标电价最小值，为虚拟电厂的投标电价最大值； DRVPP策略集表示如下： 式中：Ωst,DR为主从博弈中需求侧响应策略集合，PDR,t为t时刻DRVPP的响应电量，为DRVPP的响应电量最小值，为DRVPP的响应电量最大值； SEVPP的效用函数表示如下： 式中：UVPP是SEVPP一天的效益，是t时刻响应电价，PVPP,t是t时刻虚拟电厂的投标电量，成本包括虚拟电厂购买碳配额的成本CVPP,C、日均初始投资成本CVPP,inv、日均运维成本CVPP,mat； DRVPP的效用函数表示如下： 式中：UDR是DRVPP一天的效益，Cj,loss是不同类型的负荷聚合商参与需求响应带来隐性损失部分的补贴成本； 根据上式所述，其纳什均衡解为： 式中，为t时刻最优响应电价，PDR,t *为t时刻最优响应电量； 当双方均不能通过改变响应价格和响应电量来提高自身效用函数时，则达到纳什均衡，即得出SEVPP最优投标电量和DRVPP最优响应电量； 步骤4中，负荷聚合商的非合作博弈模型如下所示： 1参与者：A,B,C三类负荷聚合商 2策略集合： 式中：Ωnc,DR,j为非合作博弈需求响应负荷聚合商j的策略集合，为t时刻需求响应负荷聚合商j的投标量，为需求响应负荷聚合商j的投标量最小值，为需求响应负荷聚合商j的投标量最大值； 3效用函数如下所示： 各类负荷聚合商通过改变投标量，使得自身效益最大，直至任一负荷聚合商改变投标策略均不会使自身效用函数增加，则得出纳什均衡解，为： 式中，为t时刻需求响应负荷聚合商j的最优投标量； 步骤5中，以参与者在联盟中的贡献为依据进行分配，参与者i从联盟Ψ中分配到的效益记做xiΨ: 式中：xiΨ为联盟成员i分配后所得效益，IS\i为联盟S去除成员i之后的效益，为联盟S发生的概率，也称为加权因子； 1基于不同投资商的实际承担风险系数不同，得到基于风险系数改进的利益分配模型如下： 式中：Rk为第k个投资商实际承担的风险，n为共有n个不同的投资商， 为综合考虑显性风险与隐性风险后的风险系数，为基于风险评估改进前所得的第k个投资商的效益，为基于风险评估改进后的修正模型所得的第k个投资商的效益； 2基于不同投资商的实际承担贡献系数不同，得到基于贡献系数改进的利益分配模型如下： 式中：Dk为第k个投资商实际做出的贡献，为综合考虑显性贡献与隐性贡献后的贡献系数，为基于贡献评估改进前所得的第k个投资商的效益；为基于贡献评估改进后的修正模型所得的第k个投资商的效益； 3综合风险系数和贡献系数的改进模型如下： 式中：η与μ的权重系数取值应结合实际情况，采用层次分析法和熵权法对权重进行赋值； 虚拟电厂中合作博弈的模型如下： 参与者：光伏投资商，风电投资商，储能投资商,火电投资商 策略集合： 投资商效用函数： 式中，为第j类投资商的效益，为j类投资商在t时刻的投标电量； 纳什均衡解： 式中，为光伏机组参与响应的最优电量，为风电机组参与响应的最优电量，为储能机组参与响应的最优电量，为火电机组参与响应的最优电量。

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