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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同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：CN120746229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511249197.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同优化调度方法及装置是由刘可佳;薄耀龙;袁梦瞳;夏杨红;韦巍设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同优化调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同优化调度方法及装置，根据资源物理特性与调节灵活性，对多智能体中的资源进行精细化分类，建立多维分类体系，为规则参数动态设计提供数据基础；为每类资源建立精确的描述模型，量化其在调峰市场中的可行域与成本特性；建立资源与调峰市场规则间的动态关联，将规则参数嵌入优化模型，构建含多智能体的电力市场最优规则模型；构建双层协同优化策略，对模型进行求解并输出当前调峰市场的最优规则，实现市场规则动态优化与资源协同调度。本发明突破了传统调峰市场规则静态化局限，通过多智能体协同优化实现规则参数与资源特性的动态匹配，有效提升新能源消纳能力与市场运行效率。

本发明授权基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同优化调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于调峰市场动态规则制定的多智能体协同优化调度方法，其特征在于，包括步骤： S1，根据资源物理特性与调节灵活性，对多智能体中的资源进行精细化分类，建立多维分类体系；将智能体的内部资源分为不可控资源、半可控资源和可控资源；为每类资源赋予包括调峰容量裕度以及响应延迟时间动态标签，实时更新标签值，构建资源标签矩阵；采集资源实时数据，构建时序特征向量，包括光伏功率、风机转速、储能SOC数据； S2，为每类资源建立精确的数学描述模型，量化其在调峰市场中的可行域与成本特性； 具体过程为： 1对于可控资源，建立新能源不确定性模型，采用鲁棒优化描述资源出力区间； 2建立储能资源动态约束模型，综合考虑充放电深度DOD与循环寿命的关系和充放电效率、容量限制； 3对于半可控资源，建立资源间接响应模型，基于历史数据归纳的用户行为和用电需求规律，确立用户功率和电价表示关系； 4对于不可控资源，采用历史数据训练预测模型，得到基准功率曲线后，使用概率分布模型描述其预测不确定性； S3，建立资源与调峰市场规则间的动态关联，基于规则参数构建含多智能体的电力市场最优规则模型；建立资源与调峰市场规则间的动态关联的规则参数包括最小持续时间和最小容量，电力市场最优规则模型为包含规则生成层和内部优化层的智能体参与电力市场双层优化模型；动态规则的调整每天基于预测数据和历史运行数据滚动刷新； S4，基于步骤S2构建的数学描述模型和步骤S3构建的电力市场最优规则模型，构建双层协同优化策略，进行求解并输出当前调峰市场的最优规则，实现市场规则动态优化与资源协同调度；规则生成层基于改进多目标粒子群算法动态生成最优市场规则参数，包括最小持续时间和最小容量；具体如下： 离散速度更新公式： 离散位置更新公式： 辅助函数定义为： 其中，表示粒子在维度上第次迭代的速度值，初始速度在区间随机初始化；是惯性权重参数，作为标量系数控制历史速度对当前速度的影响强度；和分别为认知系数和社会系数；和是在区间上均匀分布的独立随机变量，表示粒子在维度上的个体历史最优位置；表示当前群体在维度上的引导位置； 表示粒子在维度上第次迭代的当前位置；是位移的调节函数；是边界约束函数； 内部优化层中包括新能源、储能和可调负荷的各智能体独立求解混合整数规划模型MILP，响应上层规则约束并反馈经济性指标，通过交替方向乘子法ADMM实现上下层参数交互，确保全局最优性与分布式计算的效率。

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