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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前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：CN118381118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410460987.9，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前调度方法是由魏炜;王禹东;靳小龙设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前调度方法，实现构建紧凑的DRO模糊集，并有效降低了日前调度结果的保守性；该方法构建了基于梯度惩罚范数的Wasserstein条件生成对抗网络模型CWGAN‑GP，用于风、光出力日前场景生成，并提出了结合CNN‑BiGRU自动编码器和改进DBSCAN聚类的异常样本辨识方法，以提升生成场景集的可信度；采用基于非参数核密度估计NKDE的置信区间确定数据支撑集的紧凑边界，并结合Wasserstein度量构建DRO模糊集。本发明与目前已有的DRO日前调度方法相比，实现了数据驱动方法与DRO模型深层次的结合，有效降低了模糊集保守性，并在保证决策鲁棒性前提下，提高了日前调度方案的经济性和应对新能源出力不确定的适应性。

本发明授权基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动Wasserstein模糊集主动配电网分布鲁棒日前调度方法，其特征在于：采用CWGAN-GP模型数据驱动生成风、光出力日前场景，并利于基于CNN-BiGRU自动编码器和改进DBSCAN聚类的异常样本辨识方法，提高生成场景集可信度；在此基础上，构建基于NKDE和Wasserstein度量的DRO模糊集；具体步骤如下： 步骤1：初始化算例系统参数，包括基准功率、基准电压、支路及节点参数，燃气轮机、储能装置、分布式光伏和风机、需求响应参数及节点集合； 步骤2：根据分布式光伏和风机出力的历史预测数据和历史实测数据，对CWGAN-GP模型进行训练； 步骤3：基于分布式光伏和风机出力的日前预测值，利用步骤2训练完成的CWGAN-GP模型生成N组风、光出力日前场景； 步骤4：采用基于CNN-BiGRU结构设计的自动编码器对步骤3生成的N组风、光出力日前场景进行特征降维；基于降维结果，采用改进DBSCAN算法实现异常样本辨识；改进DBSCAN算法中利用改进麻雀搜索算法ISSA实现对DBSCAN参数的自适应寻优； 步骤5：根据步骤4处理后的风、光出力日前生成场景集和已知日前预测值，计算得风、光出力预测误差场景集； 步骤6：采用NKDE对步骤5所得预测误差场景集的概率分布进行拟合，以此作为Wasserstein模糊集的中心经验分布，并采用置信区间优化选取步骤5所得预测误差场景集边界，构建DRO模糊集；基于此，提出了两阶段主动配电网分布鲁棒日前调度模型，实现数据驱动方法和DRO的有机结合； 步骤7：基于强对偶理论，将步骤6所构建的两阶段主动配电网分布鲁棒日前调度模型转换为混合整数线性规划问题MILP，实现有效求解。

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