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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于事件触发机制的配电网电压协调控制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：CN120934116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511455831.2，技术领域涉及：H02J3/50；该发明授权基于事件触发机制的配电网电压协调控制方法是由黄煜;张晨明;岳东;郭逸晨设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事件触发机制的配电网电压协调控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于事件触发机制的配电网电压协调控制方法，属于配电控制技术领域，包括：构建全局优化模型；将配电网划分为多个子区域，建立各区域的耦合约束，并将全局优化问题分解为各区域优化问题；采用预设计ETM‑DAL‑ADMM算法，通过线性化处理且动态调整惩罚系数的各区域优化问题的拉格朗日函数，更新各区域包括边界变量的本地决策变量，并根据预设置的事件触发机制进行区域间信息交换，迭代求解最终的本地决策变量；根据最终的本地决策变量调整各区域的分布式发电机的无功输出，使得配电网电压符合约束且支路损耗最小化。本发明能够解决现有控制方法在通信能力不足时，无法保证配电系统稳定性的问题。

本发明授权基于事件触发机制的配电网电压协调控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件触发机制的配电网电压协调控制方法，其特征在于，包括： 基于配电网运行数据与设备参数，以最小化支路损耗为目标，构建包括分布式潮流方程约束和安全约束的全局优化模型； 根据配电网拓扑和负荷分布特性，将配电网划分为多个子区域，通过复制各区域的边界变量建立各区域的耦合约束，并根据耦合约束将全局优化问题分解为各区域优化问题； 采用基于全局优化模型和耦合约束预设计的ETM-DAL-ADMM算法，通过线性化处理且根据原始残差和对偶残差动态调整惩罚系数的各区域优化问题的拉格朗日函数，更新各区域包括边界变量的本地决策变量，并根据预设置的事件触发机制，仅当边界变量变化超过预设阈值时进行区域间信息交换，迭代求解最终的本地决策变量； 根据最终的本地决策变量调整各区域的分布式发电机的无功输出，使得配电网电压符合约束且支路损耗最小化； 构建全局优化模型的分布式潮流方程约束，包括： 根据DistFlow模型去除二次损耗项并分别采用和作为节点j和节点i的电压幅值，得到最终的分布式潮流方程： ， 式中，节点为上游节点，节点为下游节点；和分别是支路上的有功功率和无功功率；和分别是节点的有功功率和无功功率；是支路的电阻；为支路的电抗； 全局优化模型的安全约束，包括：配电网络中的安全约束和分布式发电机功率约束； 配电网络中的安全约束： ， 式中，和分别为节点电压幅值的下限和上限；为节点集合；为支路电流，为支路电流的上限；和分别为支路上有功功率的下限和上限；和分别为支路上无功功率的下限和上限，为支路集合； 分布式发电机功率约束： ， 式中，，和分别为分布式发电机在节点的有功功率、无功功率和视在功率；和分别是节点处分布式发电机有功功率的下限和上限；和分别是节点处分布式发电机无功功率的下限和上限； 所述预设计的ETM-DAL-ADMM算法中，各区域优化问题的拉格朗日函数的设计，包括：基于全局优化模型和耦合约束，对各区域优化问题的拉格朗日函数进行线性化处理以降低计算复杂度： 根据设计的全局优化模型的目标函数，构建全局优化问题的拉格朗日函数，所述全局优化问题的拉格朗日函数的计算公式为： ， 式中，为对应边界变量与全局变量一致性约束的拉格朗日乘子，T表示转置运算；为惩罚系数；为2范数运算的平方； 根据全局优化问题的拉格朗日函数和区域划分，得到各区域优化问题的拉格朗日函数，所述各区域优化问题的拉格朗日函数的计算公式为： ， 对各区域优化问题的拉格朗日函数中，各区域的目标函数进行一阶泰勒展开，得到线性化处理的各区域优化问题的拉格朗日函数，所述线性化处理的各区域优化问题的拉格朗日函数计算公式为： ， 式中，为第次迭代第个区域的目标函数在第个区域的本地决策变量处一阶泰勒展开的线性项； 所述根据预设置的事件触发机制，仅当边界变量变化超过预设阈值时进行区域间信息交换，包括： 第个区域进行区域间信息交换的时间点的计算公式为： ， ， ， 式中，为第个区域下一个事件触发时刻；为第个区域上一个事件触发时刻；为最大允许的时间；为第个区域的事件触发条件；为第个区域在第次迭代的误差；为第个区域在第次迭代的边界变量；为第个区域在第次迭代的边界变量；为第个区域的事件触发函数；为第个区域在第次迭代的误差的加权平方，为预设的权重矩阵；为控制事件触发的预设阈值参数，；为第个区域在第次迭代的边界变量的加权平方； 第个区域的事件触发条件为： 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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