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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法及相关装置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：CN119651735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411532873.7，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法及相关装置是由高旭;孙舶皓;赵堃;宋庆昌;李刚;季震;裴宇婷;孙巍;阎博;路怡;李奇;张加力;王泽森;徐胜男;蔡帜;许丹设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法及相关装置，确定包含风力发电、火电机组、电动汽车无序充电、分散式电采暖和用户侧储能的初始数据；确定多目标优化模型的目标函数，根据目标函数和基础数据设计多目标优化模型的边界条件，构建得到多目标优化模型；基于辅助服务市场设计常规火电调节场景和典型需求侧灵活资源调节场景；基于常规火电调节场景和典型需求侧灵活资源调节场景，利用得到的初始数据，采用改进的粒子群优化算法求解多目标优化模型，输出优化求解结果。本发明优化了电网的调节能力，有效降低了弃风率和弃风成本，提升了新能源的消纳能力，减少了因送出断面阻塞造成的弃电问题，对促进新能源的可持续发展具有重要意义。

本发明授权需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种需求侧灵活资源参与的多目标优化建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定包含风力发电、火电机组、电动汽车无序充电、分散式电采暖和用户侧储能的初始数据，初始数据具体为： 将风电机组能发的功率表示为预测出力与预测偏差之和； 采用粒子群改进的神经网络算法对风电机组进行出力预测； 基于预测偏差的标准差，采用拉丁超立方采样方法生成n个场景下的预测偏差及每个场景下预测偏差出现的概率，并结合风电机组的预测出力得到风电机组的期望出力； 输入火电机组容量、最大出力、最小出力、向上爬坡速率、向下爬坡速率； 采用蒙特卡洛模拟电动私家车无序充电场景； 构建分散式电采暖负荷用电功率与室内外温度的关系式，输入分散式电采暖设备功率、等效热阻、等效热容参数，得到分散式电采暖用户采暖设备功率随室外温度变化曲线； 在未参与辅助服务市场时，用户侧储能装置在用电低谷期以大功率蓄电，在用电高峰期放电，得到储能设备未参与调节时的出力曲线； 以某工作日其他负荷曲线为基础，对区域内其他负荷用电功率进行模拟，得到其他负荷用电随时间变化的曲线； 确定多目标优化模型的目标函数，根据目标函数和初始数据设计多目标优化模型的边界条件，构建得到多目标优化模型，多目标优化模型的目标函数具体为： 考虑因断面阻塞而造成的新能源弃电率最小，构建第一个目标函数如下： 其中，表示t时刻风电机组的实际并网功率；表示t时刻弃风场景开关变量； 考虑典型需求侧灵活资源聚合参与辅助服务市场成本最低，构建第二个目标函数如下： 其中，指分散式电采暖参与辅助服务市场情况下t时刻的总功率；指电动汽车充电负荷参与辅助服务市场情况下t时刻的总功率；指用户侧储能参与辅助服务市场情况下t时刻的总功率；指分散式电采暖未参与辅助服务市场情况下t时刻总功率；指电动汽车充电负荷未参与辅助服务市场情况下t时刻总功率；指用户侧储能未参与辅助服务市场情况下t时刻总功率；指每个调度时段的持续时长；指t时刻需求侧灵活资源参与调节辅助服务的平均补偿价格，为t时刻风电机组能发的功率； 基于辅助服务市场设计常规火电调节场景和典型需求侧灵活资源调节场景； 基于常规火电调节场景和典型需求侧灵活资源调节场景，利用得到的初始数据，采用改进的粒子群优化算法求解多目标优化模型，得到典型需求侧灵活资源的调控结果和新能源的消纳结果，实现需求侧灵活资源的用电时间调节。

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