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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司申请的专利一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡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：CN120222495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510305410.5，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法是由丁波;徐晓春;王涛;侍文;张震;蒋子维;蒋忠琦;王力设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法，以调节成本最小化、调节容量最大化和响应速度最优化为目标，构建多目标优化模型进行初始划分，通过源荷匹配度对初始划分优化求解，将优化调度后区域内的净负荷大小作为区域内部源荷匹配度的判定依据，对配电网进行分区；针对采集到的历史数据进行预处理，构建负荷预测模型，将预处理后的数据输入其中，得到配电网分区未来电力电量负荷；以满足用电负荷需求为前提，基于模型预测控制，对分布式能源有功功率、无功功率、储能系统充放电状态进行预测，进而实现电力电量供需平衡控制。与现有技术相比，本发明减少配电网的网络损耗，提高就地消纳能力，有效抑制电压波动。

本发明授权一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型预测的配电网分层分区电量平衡方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立配电网分层分区方案，所述配电网分层分区方案以调节成本最小化、调节容量最大化和响应速度最优化为目标，构建多目标优化模型进行初始划分，通过源荷匹配度对初始划分优化求解，将优化调度后区域内的净负荷大小作为区域内部源荷匹配度的判定依据，对配电网进行分区，源荷匹配度接近1时，分区划分结束； 步骤1.1：多目标优化模型具体如下： 1调节成本最小化：其中，N为可调资源的个数，Ci为第i个资源的单位调节成本；Pi为第i个资源的实际调节功率； 2调节容量最大化：其中，Qi为第i个资源的可调容量；xi∈{0,1}为资源是否被选中，0表示未被选中，1表示被选中； 3响应速度最优化：其中，Ti:为第i个资源的响应延迟时间； 步骤1.2：多目标优化模型的约束条件如下 1电力平衡约束：ΔD:功率缺额； 2容量约束：0≤Pi≤Qi， 3资源选择约束： 步骤1.3：基于源荷匹配度优化分区结果，具体为： 建立净负荷优化模型，优化对象为区域内所有节点，优化目标是在时序上令优化的负荷曲线与可再生能源发电曲线尽可能地贴近，即区域内净负荷最小： 式中：为t时刻第k个区域源荷储优化调度后的净负荷值；为t时刻区域k优化调度后的负荷值；为t时刻区域k内可再生能源的总功率值；为t时刻区域k内第i个节点的原始负荷功率值；为t时刻区域k内所有可调控设备的调节功率值；为节点i中柔性负荷参与调度的负荷量；为节点i安装的储能设备的实时功率调节能力；为净负荷优化模型的优化目标； 将优化调度后区域内的净负荷大小作为区域内部源荷储匹配程度的判定依据，考虑到电源和负荷出力会随时间变化的特性，取区域在一定时间尺度下的平均值来描述指标，源荷储匹配度如下所示： 式中：为t时刻第k个区域内源荷储资源互动匹配程度，且为整个配网的源荷储匹配度指标；NC为区域个数；T为调度周期； 步骤2：获取每个配电网分区的历史电力电量数据，作为后续分区负荷预测的基础，并对配电网分区电力电量数据进行预处理，对异常数据进行替换； 步骤3：构建双向长短期记忆网络负荷预测模型，基于每个配电网分区的历史电力电量数据对每个配电网分区的下一时刻的负荷数据进行预测； 步骤4：基于模型预测控制模型，以步骤3预测的负荷数据、配电网分区的历史电力电量数据、部分实时负荷数据为输入，对未来一段时间的分布式能源有功功率、无功功率、储能系统充放电状态进行预测，进而实现电力电量供需平衡控制。

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国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司，其通讯地址为：223001 江苏省淮安市清江浦区淮海南路134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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