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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网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：CN119313105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411838269.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网调度方法是由朱继忠;董瀚江;李盛林;文淅宇;郭泰亨设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网调度方法在说明书摘要公布了：本发明以各类能耗的历史数据建立能源需求的经验分布，公开了一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网调度方法；具体步骤如下：步骤1：建立多能源微网系统；步骤2：建立多能源微网能量管理确定性优化模型；步骤3：建立微网能量管理的目标鲁棒性优化模型；步骤4：求解微网能量管理的目标鲁棒性优化模型。从能源需求经验分布出发搜索所有潜在分布，相比于确定性优化能够有效应对能源需求不确定性，相比于分布鲁棒优化一定程度提高决策经济性和可行性。以各类能耗的历史数据建立能源需求的经验分布，从能源需求经验分布出发搜索所有潜在分布，建立基于可调决策规则的目标鲁棒性优化模型及其可解的对偶模型。

本发明授权一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标鲁棒性优化的多能源微网调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立多能源微网系统； 步骤2：建立多能源微网能量管理确定性优化模型； 步骤3：建立微网能量管理的目标鲁棒性优化模型； 步骤4：求解微网能量管理的目标鲁棒性优化模型； 其中，所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1：建立微网能量管理确定性优化模型的目标函数； 多能源微网能量管理的确定性优化模型以最小化系统运行成本为目标函数，涉及微型柴油机启停成本、微型柴油机燃料成本、微型柴油机运行维护成本、冷热电联产机组运行维护成本、光伏阵列运行维护成本、购售电成本收入、购买天然气成本： （1） 其中， （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） 式中：min表示目标函数的最小化；表示运行时刻；表示运行周期；表示到时刻的滚动时刻，即；表示微型柴油机编号；表示微型柴油机数量；表示个微型柴油机的滚动编号，即；表示冷热电联产机组编号；表示冷热电联产机组数量；表示个冷热电联产机组的滚动编号，即；表示光伏阵列编号；表示光伏阵列数量；表示个光伏阵列的滚动编号，即；表示第个微型柴油机在调度时刻的启停成本；表示第个微型柴油机在调度时刻的燃料成本；表示第个微型柴油机在调度时刻的运维成本；表示第个冷热电联产机组在调度时刻的运维成本；表示第个光伏阵列在调度时刻的运维成本；表示在调度时刻的天然气燃料成本；表示在调度时刻的购售电成本；表示第个微型柴油机的单位启停成本；表示第个微型柴油机在调度时刻的启停计划，表示第个微型柴油机在调度时刻的启停计划；表示第个微型柴油机的单位燃料成本；表示第个微型柴油机在调度时刻的有功出力计划；表示单位时长，用于功率单位转换为能量单位；表示第个微型柴油机的单位运维成本；表示第个冷热电联产机组的单位运维成本；表示第个冷热电联产机组在调度时刻的出力计划；表示第个光伏阵列的单位运维成本；表示第个光伏阵列在调度时刻的出力计划；表示第个冷热电联产机组的单位天然气燃料成本；表示第个冷热电联产机组在调度时刻的用气计划；表示在调度时刻的购电价格；表示在调度时刻的购电计划；表示在调度时刻的售电价格；表示在调度时刻的售电计划； 步骤2.2：确定微网能量管理确定性优化模型的约束条件； 采用DistFlow模型描述各节点的有功功率、无功功率和电压平衡： （9） 式中，表示节点编号，表示节点数；表示直到节点的滚动编号，即；表示接在第个节点的第台微型柴油机在时刻的有功出力计划；表示接在第个节点的第个光伏阵列在时刻的出力计划；表示接在第个节点的第个冷热电联产机组在时刻的出力计划；表示在调度时刻从节点流出、流入节点的有功功率量；表示节点在调度时刻的有功电负荷需求； （10） 式中，表示在调度时刻从节点流出、流入节点的无功功率量；表示接在第个节点的第台微型柴油机在时刻的无功出力计划；表示接在第个节点的第个光伏阵列在时刻的无功补偿量，由光伏阵列配套安装的逆变器提供；表示节点在调度时刻的无功电源负荷量； 如果第个节点没有设备，则，；如果第个节点没有设备，则=0，=0，=0； （11） 式中，表示节点在调度时刻的电压；表示节点和节点之间线路的电阻；表示节点和节点之间线路的电抗；表示基准电压； 其中，电压越限约束为： （12） 式中，表示电压最大偏移量； 线路容量约束为： （13） 式中，表示节点和节点之间线路传输电能的最大视在功率； 微型柴油机出力约束为： （14） 式中，表示第台微型柴油机出力的最大视在功率； （15） 式中，表示第台微型柴油机的最小有功出力； 微型柴油机爬坡约束为： （16） 式中，表示第台微型柴油机出力的爬坡率； 无功补偿约束为： （17） 式中，表示第个光伏阵列及其逆变器出力的最大视在功率；表示第个光伏阵列额定出力；表示第个光伏阵列逆变器的无功补偿量；表示第个光伏阵列逆变器的最大无功补偿量； 将与电网能量交互的节点定为节点1，其电能购买出售量满足： （18） 其中，购售电量约束满足： （19） （20）； 所述冷热电联产机组消耗天然气出力，并回收剩余能量用以供热： （21） （22） 式中，表示第个冷热电联产机组在时刻产生的总能量，表示第个冷热电联产机组出力占总能量比例；表示第个冷热电联产机组在时刻回收的热量；表示第个冷热电联产机组余热回收量占剩余热量比例； 其中，冷热电联产机组出力约束为： （23） 式中，表示第个冷热电联产机组最小出力；表示第个冷热电联产机组最大出力； 冷热电联产机组爬坡约束为： （24） 式中，表示第个冷热电联产机组出力的爬坡率； 冷热电联产机组所回收的余热量满足约束： （25） 式中，表示第个冷热电联产机组在时刻回收的最大热量； 为促进消纳光伏出力、满足多类能源尖高峰需求，接入冷热电联产机组节点的热量平衡方程： （26） 式中，表示第个冷热电联产机组配套热锅炉在时刻的产热量；表示第个冷热电联产机组配套热锅炉的产热效率；表示第个冷热电联产机组配套储热罐在时刻的放热量；表示第个冷热电联产机组配套储热罐在时刻的充热量；表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机在时刻的制冷量；表示第个冷热电联产机组在时刻的对应的供热需求量； 采用二元变量表示冷热电联产机组配套储热罐充放热状态： （27） 式中：表示第个冷热电联产机组配套储热罐在时刻的充热状态；表示第个冷热电联产机组配套储热罐在时刻的放热状态； 冷热电联产机组配套储热罐充放热约束为： （28） （29） 式中：表示第个冷热电联产机组配套储热罐的最大充热量；表示第个冷热电联产机组配套储热罐的最大放热量； 冷热电联产机组配套储热罐所储存的热量满足状态方程： （30） 式中：表示第个冷热电联产机组配套储热罐在时刻储存热量；表示第个冷热电联产机组配套储热罐充热效率；表示第个冷热电联产机组配套储热罐放热效率； 在冷热电联产机组配套储热罐所储存的热量的初始状态与上一调度周期结束时刻一致： （31） 则冷热电联产机组配套储热罐所储存的热量满足约束： （32） 式中：表示第个冷热电联产机组配套储热罐储存热量的上限；表示第个冷热电联产机组配套储热罐储存热量的下限； 所述冷热电联产机组配套吸收式制冷机制冷量满足约束： （33） 式中：表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机的制冷效率；表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机在时刻的制冷需求； 所述冷热电联产机组配套热锅炉产热量满足约束： （34） 式中，表示第个冷热电联产机组配套热锅炉的最大产热量； 所述冷热电联产机组及其配套热锅炉工作所消耗的天然气量为： （35） 式中，表示单位天然气量能够产生的总能量； 所述步骤3具体包括以下子步骤： 步骤3.1：微网能源需求的不确定集； 关注用户电能、供热、制冷需求不确定性及多类能源需求之间的耦合效应，将能源需求随机变量表示为能源需求期望与能源需求预测误差随机变量之和： （36） （37） （38） 式中，表示节点在调度时刻的有功电负荷电能需求随机变量，表示节点在调度时刻的有功电负荷需求期望，表示节点在调度时刻的有功电负荷需求预测误差随机变量；表示第个冷热电联产机组在时刻的对应的热能需求随机变量，表示第个冷热电联产机组在时刻的对应的热能需求期望，表示第个冷热电联产机组在时刻的对应的热能需求预测误差随机变量；表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机在时刻的制冷需求随机变量，表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机在时刻的制冷需求期望，表示第个冷热电联产机组配套吸收式制冷机在时刻的制冷需求预测误差随机变量； 其中，能源需求预测误差不确定量满足不确定集： （39） （40 41 式中，表示电负荷电能需求不确定量的不确定集；表示热能需求不确定量的不确定集；表示制冷需求不确定量的不确定集；表示节点在调度时刻的电负荷电能需求不确定量，表示节点在调度时刻的电负荷需求区间预测误差下限，表示节点在调度时刻的电负荷需求区间预测误差上限；表示第个冷热电联产机组在时刻的热能需求不确定量，表示第个冷热电联产机组在时刻的热能需求区间预测误差下限，表示第个冷热电联产机组在时刻的热能需求区间预测误差上限；表示第个冷热电联产机组在时刻的制冷需求不确定量，表示第个冷热电联产机组在时刻的制冷需求区间预测误差下限，表示第个冷热电联产机组在时刻的制冷需求区间预测误差上限；表示实数域，表明、和属于实数域； 步骤3.2：目标鲁棒性优化模型； 将多能源微网能量管理的确定性优化模型表示为两阶段问题进行建模；其中日前决策为第一阶段优化问题： （42） 前述公式； 式中，表示微型柴油机启停计划变量；表示冷热电联产机组配套储热罐充热状态变量；表示冷热电联产机组配套储热罐放热状态变量；表示冷热电联产机组配套储热罐充热量变量；表示冷热电联产机组配套储热罐放热量变量；表示第二阶段优化问题的最优值，其输入量包括、、、和； 日内决策为第二阶段优化问题： （43） 前述公式； 日前决策和日内决策变量有微型柴油机启停状态、微型柴油机有功出力、微型柴油机无功出力、冷热电联产机组出力、无功补偿量、电能购买出售量、天然气购买量、冷热电联产机组余热回收量、冷热电联产机组配套热锅炉产热量、冷热电联产机组配套储热罐充热量、冷热电联产机组配套储热罐放热量、冷热电联产机组配套吸收式制冷机制冷量和冷热电联产机组配套储热罐充放热状态；状态变量包括线路有功分布、线路无功分布、节点电压分布和冷热电联产机组配套储热罐所储存的热量； 考虑能源需求不确定性，基于微网能量管理的确定性优化模型表示为基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化模型；第一阶段优化问题为： （44） 前述公式； 式中，表示能源需求预测误差分布；表示限定能源需求预测误差分布的模糊集，其范围取决于参数；表示给定能源需求预测误差分布下第二阶段优化问题最优值的期望；表示综合能源需求预测误差随机变量，包括电能、热能、制冷需求： ， 式中，表示电能需求参数量的转置；表示热能需求参数量的转置；表示制冷需求参数量的转置； 第一阶段目标函数为日前微型柴油机启停成本和系统日内运行成本期望值之和最小；基于能源需求预测误差不确定集，模糊集定义为： ， 式中，表示能源需求预测误差所有潜在分布；表示能源需求预测误差的经验分布；表示分布和分布之间的距离；表示能源需求预测误差的不确定集： ； 为考虑所有潜在能源需求预测误差分布，多能源微网能量管理的目标鲁棒性优化模型从能源需求经验分布出发，允许能源需求的所有潜在分布，对偏移能源需求预测误差经验分布的能源需求预测误差分布施加惩罚，最小化惩罚项，即最小化能源需求预测误差不确定性带来的影响，同时最大化实现指定微网系统运行成本的鲁棒性；第一阶段优化模型表示为： （45） （46） 前述公式， （47） 式中，表示能源需求预测误差分布偏移惩罚；表示专家根据领域知识指定的足够满意的微网系统运行成本目标； 建立能源需求预测误差实际分布和经验分布的联合分布，采用Wasserstein距离度量能源需求预测误差实际分布和经验分布之间的距离： ， 式中，表示Wasserstein距离；表示能源需求预测误差实际分布和经验分布的联合分布；表示给定能源需求预测误差分布下和的差一范数的期望；表示综合能源需求预测历史误差的随机变量： ， 式中，表示电能需求预测历史误差的等效随机变量的转置；表示热能需求预测历史误差的等效随机变量的转置；表示制冷需求预测历史误差的等效随机变量的转置； 则公式（46表示为： 48 式中，表示能源需求预测误差实际分布和经验分布的联合分布范围： , 结合Wasserstein距离，综合能源需求预测误差实际分布和经验分布之间距离表示为随机变量： 49 式中，表示一范数； 引入能源需求预测误差的历史数据： 50 式中，表示历史数据样本编号；表示历史场景数量；表示个历史数据的滚动编号，即；表示第组综合能源需求预测历史误差对应的联合分布；表示第组综合能源需求预测历史误差对应的分布距离： 51 式中，表示第组电能需求预测误差的历史数据；表示第组热能需求预测误差的历史数据；表示第组制冷需求预测误差的历史数据； 将综合能源需求预测历史误差对应的联合分布表示为可处理的不确定量： 52 引入分布距离的辅助变量表示综合能源需求预测误差实际分布和经验分布之间距离： 53 其中，表示经验分布附近的辅助变量；表示截至时刻能源需求预测误差随机变量；表示在时刻关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的天然气燃料成本函数；表示第台微型柴油机在时刻关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的燃料成本函数；表示第台微型柴油机在时刻关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的运维成本函数；表示第台冷热电联产机组在时刻关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的运维成本函数；表示在时刻关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的购售电成本函数；表示第台光伏阵列关于辅助变量和截至时刻能源需求预测误差随机变量及其第个历史场景的运维成本函数； 关于第组历史数据的能源需求预测误差的不确定集表示为： 。

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