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龙图腾网获悉国网北京市电力公司申请的专利电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法及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：CN119539455B 。

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：202510109663.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法及装置是由牛聪;朱卫国;徐文悦;于乐;朱岫柠;王梦梦;李欣怡;杨睿;刘紫音;陈明;王哲;裴迅设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法及装置，结合虚拟电厂内部出力设备机组模型、虚拟电厂间的交互约束条件以及虚拟电厂与上级配电网的交互约束条件，并兼顾用户侧需求响应模型与奖惩型阶梯式碳交易机制模型，以虚拟电厂总运行成本最小为目标，构建多虚拟电厂低碳博弈的纳什谈判模型；对多虚拟电厂低碳博弈的纳什谈判模型进行求解，得到虚拟电厂间在合作博弈下的最优博弈策略；利用虚拟电厂间在合作博弈下的最优博弈策略，制定多虚拟电厂低碳博弈优化调度策略。本发明有效整合和利用虚拟电厂内部的灵活性资源，同时在激励超额减排或约束超标排放方面兼顾长远的低碳发展目标，以实现多虚拟电厂的整体优化和低碳转型。

本发明授权电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力紧平衡场景多虚拟电厂低碳博弈优化调度方法，其特征在于，包括： 结合虚拟电厂内部出力设备机组模型、虚拟电厂间的交互约束条件以及虚拟电厂与上级配电网的交互约束条件，并兼顾用户侧需求响应模型与奖惩型阶梯式碳交易机制模型，以虚拟电厂总运行成本最小为目标，构建多虚拟电厂低碳博弈的纳什谈判模型； 所述虚拟电厂内部出力设备机组模型包括光伏发电机组模型、风力发电机组模型、热电联产机组模型、燃气锅炉模型和储电设备模型； 所述光伏发电机组模型为： 式中，PPV,i,t为第i个光伏发电机组在t调度时段的实际输出功率；PSTC,i,t为第i个光伏发电机组在t调度时段的最大输出功率；IING,i为第i个光伏发电机组实际光照强度；ISTC,i为第i个光伏发电机组标准光照强度；l为外界环境温度系数；TC为电池板实际温度值；TSTC为电池板参考温度值； 所述风力发电机组模型为： 式中，PWT,i,t为第i个风力发电机组在t调度时段的实际输出功率；vl、vci、vr和vco分别为风力发电机组的实际风速、切入风速、额定风速和切出风速；PR为风力发电机组的额定输出功率； 所述热电联产机组模型为： PGT,i,min≤PGT,i,t≤PGT,i,max -ΔPGT,i≤PGT,i,t-PGT,i,t-1≤ΔPGT,i 式中，为第i个热电联产机组在t调度时段输出的电功率；VGT,i,t为第i个燃气轮机在t调度时段消耗的天然气量；ηGT,i为第i个燃气轮机的热-电转化效率；为天然气热值；为第i个热电联产机组在t调度时段输出的热功率；ηWHB,i为第i个余热锅炉的制热系数；PGT,i,t为第i个燃气轮机在t调度时段的实时输出功率；PGT,i,t-1为第i个燃气轮机在t-1调度时段的实时输出功率；PGT,i,max、PGT,i,min和ΔPGT,i分别为第i个燃气轮机的最大输出功率、最小输出功率和最大爬坡功率； 所述燃气锅炉模型为： HGB,i,min≤HGB,i,t≤HGB,i,max -ΔHGB,i≤HGB,i,t-HGB,i,t-1≤ΔHGB,i 式中，HGB,i,t为第i个燃气锅炉在t调度时段输出的热功率；HGB,i,t-1为第i个燃气锅炉在t-1调度时段输出的热功率；VGB,i,t为第i个燃气锅炉在t调度时段消耗的天然气量；ηGB,i为第i个燃气锅炉的能效转换系数；HGB,i,max、HGB,i,min和ΔHGB,i分别为第i个燃气锅炉的最大输出功率、最小输出功率和最大爬坡功率； 所述储电设备模型为： SOCES,i,min≤SOCES,i,t＜SOCES,i,max SOCES,i,T＝SOCES,i,0 sch,i,tPch,i,min≤Pch,i,t≤sch,i,tPch,i,max sdis,i,tPdis,i,min≤Pdis,i,t≤sdis,i,tPdis,i,max sch,i,t+sdis,i,t≤1 式中，SOCES,i,t为第i个储电设备在t调度时段的实时储电容量；SOCES,i,t-1为第i个储电设备在t-1调度时段的实时储电容量；ηch,i为第i个储电设备的充电效率；ηdis,i为第i个储电设备的放电效率；Pch,i,t为第i个储电设备在t调度时段的充电功率；Pch,i,t-1为第i个储电设备在t-1调度时段的充电功率；Pdis,i,t为第i个储电设备在t调度时段的放电功率；Pdis,i,t-1为第i个储电设备在t-1调度时段的放电功率；SOCES,i,max为第i个储电设备的储电容量的上限；SOCES,i,min为第i个储电设备的储电容量的下限；Pch,i,max为第i个储电设备充电功率的上限；Pch,i,min为第i个储电设备充电功率的下限；Pdis,i,max为第i个储电设备放电功率的上限；Pdis,i,min为第i个储电设备放电功率的下限；sch,i,t为第i个储电设备在t调度时段充电的状态变量；sdis,i,t为第i个储电设备在t调度时段放电的状态变量；当储电设备充电时，sch,i,t取值为0，sdis,i,t取值为1；当储电设备放电时，sch,i,t取值为1，sdis,i,t取值为0；SOCES,i,0为第i个储电设备的储电容量初始值；T为总调度时段； 所述虚拟电厂与上级配电网的交互约束条件为： 0≤Pbuy,j,t≤sbuy,j,tPbuy,j,max 0≤Psell,j,t≤ssell,j,tPsell,j,max sbuy,j,t+ssell,j,t≤1 式中，Pbuy,j,t为第j个虚拟电厂在t调度时段向上级配电网的购电功率；Psell,j,t为第j个虚拟电厂在t调度时段向上级配电网的售电功率；sbuy,j,t为第j个虚拟电厂在t调度时段与上级配电网交互的输入状态变量；ssell,j,t为第j个虚拟电厂在t调度时段与上级配电网交互的输出状态变量；当虚拟电厂向上级配电网购电时，sbuy,j,t取值为1，ssell,j,t取值为0；当虚拟电厂向上级配电网售电时，sbuy,j,t取值为0，ssell,j,t取值为1；Pbuy,j,max为第j个虚拟电厂向上级配电网购电功率上限；Psell,j,max为第j个虚拟电厂向上级配电网售电功率上限； 所述虚拟电厂间的交互约束条件为： 式中，为第j个虚拟电厂与第k个虚拟电厂在t调度时段的电能P2P交易功率；为第j个虚拟电厂与第k个虚拟电厂在t调度时段的热能P2P交易功率；为第j个虚拟电厂与第k个虚拟电厂的电能P2P交易功率的容许值；为第j个虚拟电厂与第k个虚拟电厂的热能P2P交易功率的容许值； 所述用户侧需求响应模型包括柔性电负荷特性模型和柔性热负荷特性模型，所述柔性电负荷特性模型为： 式中，为第j个虚拟电厂在t调度时段的电负荷预测值；为第j个虚拟电厂在t调度时段的可转移电负荷量；为第j个虚拟电厂在t调度时段的可削减电负荷量；为第j个虚拟电厂可转移电负荷的百分比；为第j个虚拟电厂可削减电负荷的百分比； 所述柔性热负荷特性模型为： 式中，为第j个虚拟电厂在t调度时段的热负荷预测值；为第j个虚拟电厂在t调度时段的可转移热负荷量；为第j个虚拟电厂在t调度时段的可削减热负荷量；为第j个虚拟电厂可转移热负荷的百分比；为第j个虚拟电厂可削减热负荷的百分比； 所述奖惩型阶梯式碳交易机制模型为： 式中，为第j个虚拟电厂在t调度时段的碳交易成本；EVPP,j为多虚拟电厂中第j个虚拟电厂的实际碳排放量与初始碳配额的差值；d为每个阶梯对应的碳排放量区间长度；u为当日碳交易基价；α为低碳排放时的奖励系数；β为高碳排放时的价格增长幅度； 所述多虚拟电厂低碳博弈的纳什谈判模型为： 其中： 式中，为第j个虚拟电厂参与纳什谈判前的运行成本；Cj为第j个虚拟电厂参与纳什谈判后的运行成本；D为虚拟电厂数量；fgrid、fgas、fd和fidr分别为购电、购气、出力设备机组运行维护和综合负荷需求响应环节的成本费用；αbuy,t为t调度时段实时购电价格；Pgas,t为t调度时段购气量；βgas,t为t调度时段实时气价；ci为第i个出力设备机组的单位功率运行维护费用；N为虚拟电厂内部出力设备机组数量；Pi,t为第i个出力设备机组在t调度时段的输出功率；ceh为可时移电热负荷的单位功率补偿费用；Peh,t为t调度时段可时移电热负荷； 对所述多虚拟电厂低碳博弈的纳什谈判模型进行求解，得到虚拟电厂间在合作博弈下的最优博弈策略，所述最优博弈策略包括虚拟电厂间交互的电量和电价； 利用所述虚拟电厂间在合作博弈下的最优博弈策略，制定多虚拟电厂低碳博弈优化调度策略。

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