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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济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：CN115375344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210820908.1，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度方法是由孟润泉;魏斌;韩肖清;马跃;秦文萍;贾燕冰;窦银科;李婷婷;乔森设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度方法，涉及一种微电网的优化调度方法。具体为：将阶梯式碳交易机制引入微电网的运行过程中，通过微电网参与碳交易市场已减小微电网的碳排放量；第一阶段优化满足最恶劣场景下的电储能和功率交互变量的运行状态，第二阶段优化各设备机组的出力变量并求解微电网运行过程中可能遭遇的最恶劣场景。该调度模型采用盒式不确定集描述可再生能源出力的不确定性，该模型求解得到的调度结果可以满足任何场景下的运行约束，能够保证微电网系统实现低碳经济运行，有效地解决了微电网系统运行过程中的源侧不确定性和碳排放问题，更有利于社会的可持续发展。

本发明授权计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度方法在权利要求书中公布了：1.一种计及阶梯碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、对微电网系统内各设备进行建模：分析微电网系统内部各个设备的运行特征与运行约束，建立关于微电网内部各设备的调度成本模型以及运行约束模型； 步骤二、建立阶梯碳交易机制的数学模型：以碳交易基价、碳交易区间长度以及价格增长率为已知数据建立阶梯碳交易机制的数学模型； 步骤三、针对不确定变量制定不确定集：以光伏和风电机组的预测发电功率、光伏机组及风电机组出力的最大预测偏差作为已知条件，建立不确定集合U； 步骤四、构建计及阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度模型：以包含系统运行维护成本、购能成本、燃料成本及碳交易成本的微电网运行总成本的最小值作为低碳经济调度计划目标函数，以满足系统安全稳定运行的约束条件为经济调度计划目标函数约束条件进行限制，分别将二进制的开关变量、连续型变量以及不确定变量作为第一阶段和第二阶段的优化变量，构建计及碳交易的微电网两阶段鲁棒优化模型； 具体如下： 1低碳经济调度计划目标函数如式16，为系统的运维成本、燃料成本、碳排放成本以及购能成本在最恶劣场景下最小： 式中：C1为日前调度成本；Cgrid为微电网从配电网购售电的购能成本；Cope为各分布式电源的运行维护成本；Cfuel为微电网可控设备运行燃料成本；CCO2为微电网的阶梯碳交易成本，见式14； 其中： 式中，Pbuyt与Psellt分别表示系统在t时刻的购电售电功率；ωbuy和ωsell为调度日的分时购电电价与分时售电电价；T为调度周期； 其中： 式中，ω1表示微型燃气轮机的维护成本系数；ω2表示燃料电池的维护成本系数；ω3表示电储能的维护成本系数；Pfct表示燃料电池t时刻的输出功率；Pgt表示微型燃气轮机在t时刻的输出功率；Pcht与Pdist分别表示储能设备在t时刻的充电放电功率； 其中： 式中，Pgas为天然气价格；PH为氢气价格；LHV为天然气的低热值；ηg和ηfc分别表示微型燃气轮机与燃料电池的发电效率； 2经济调度计划约束条件，微网在调度过程中包括各系统的功率平衡、各机组的出力约束和爬坡约束、与上级网络的功率交互约束以及各储能装置的约束： ①系统的功率平衡约束： 式中，表示t时刻负荷的预测功率； ②分布式电源出力约束： Pimin≤Pit≤Pimax21 式中Pit表示第i种设备在t时刻的输出功率；Pimax与Pimin分别表示第i种可控设备的最大和最小输出功率；-Rimax与Rimax分别表示第i种设备的爬坡上下限常数； ③电储能设备运行状态约束： Ucht+Udist≤122 式中，Ucht与Udist分别表示储能设备t时刻的充电与放电状态，非0即1； ④电储能设备出力约束： Es1＝EsT25 式中，与分别表示储能设备的最大充电放电功率；Est和Est-1分别为电储设备t时刻和t-1时刻的储电量；η表示储能设备的充放电系数；T为调度周期，取24小时；和分别表示储能设备在调度过程中所允许的最小和最大储能量； ⑤微电网功率交互约束： Ubuyt+Usellt≤128 式中，Ubuyt与Usellt分别为表示系统t时刻的购电售电状态；Pbuyt与Psellt分别表示系统在t时刻的购电售电功率；与分别表示微网系统与大电网进行功率互换时的最大购电与售电功率； 3采用两阶段鲁棒优化的方法处理可再生能源出力的不确定性，构建模型为min-max-min结构，优化目标为系统的日前调度成本最小；模型中最外层min结构优化一阶段决策变量，给出储能以及系统购售电的运行状态，一阶段的决策变量保证系统在运行过程中能够应对不确定集中的任意场景；当一阶段决策变量取定后，内层max-min中的max结构在一阶段决策变量的取值下寻找一组使得系统日前调度成本最大的最恶劣场景；当最外层的min一阶段决策变量以及内层max结构的最恶劣场景都确定后，最内层转化为简单的确定性优化问题，目的在于优化各设备机组在最恶劣场景下的出力，使得系统在最恶劣场景下的日前调度成本最小，以上表述总结为： 式中，x为第一阶段决策变量，x＝[Uch,Udis,Usell,Ubuy]；y为第二阶段决策变量，y＝[Pg,Pfc,Pch,Pdis,Pbuy,Psell,Pwt,Ppv]； 步骤五、对构建计及阶梯碳交易的微电网两阶段鲁棒优化低碳经济调度模型进行求解，得到可控电源、储能单元、微电网功率交互的日前调度结果。

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