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龙图腾网获悉上海交通大学;国网上海市电力公司;国电南瑞科技股份有限公司申请的专利基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化方法及系统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：CN120893869B 。

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：202511415859.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化方法及系统是由刘泽宇;方陈;杨心刚;周云;郭灵瑜;尹文航;赵煜;陈良亮;杜洋;窦胜;占书河;伊尹设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化方法及系统，包括：基于市场信息滚动预测，生成充电运营商日前决策场景；基于日前决策场景，建立计及未来期望成本的日前决策模型的目标函数和约束条件；采用未来期望成本函数反向构建方法，将日前决策模型的每日决策优化问题进行分段线性化；对线性化后的优化问题进行求解，得到充电运行商日前策略。本发明通过市场信息滚动预测，实现一种基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化技术，最大程度地利用了不断更新的市场信息，对未来的电价场景进行合理预测；通过考虑最大需量对充电运营商总成本在需量电费和后续优化边界两方面的影响，对最大需量在全周期成本影响进行了精确建模。

本发明授权基于未来期望成本的充电运行商日前策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于未来期望成本的充电运营商日前策略优化方法，其特征在于，包括： 基于市场信息滚动预测，生成充电运营商日前决策场景； 基于所述日前决策场景，建立计及未来期望成本的日前决策目标函数和约束条件，构建包含需量电费的未来用电成本期望函数，并得到包含偏差电费的总电能量费用成本； 将所述未来用电成本期望函数以及偏差电费进行线性化，得到线性化后的优化问题；其中，对于所述偏差电费，引入两组连续变量，分别表示在场景s下，第d日的t时段，实时功率超过日前申报功率的设定倍数和低于日前申报功率的设定倍数的部分，进行线性化转化；对于所述未来用电成本期望函数，将该期望函数自变量截至第d日结束时本月已产生的最大需量的取值范围通过个分段点分为段，并引入连续变量和二元变量，将截至第d日结束时本月已产生的最大需量转化成各个分段点的线性组合；将截至第d日结束时的未来用电成本期望函数，表示为各个分段点函数值的线性组合； 对所述线性化后的优化问题进行求解，得到充电运营商日前策略； 所述基于市场信息滚动预测，生成充电运营商日前决策场景，包括： 实时获取市场信息； 基于所述市场信息，预测第d日至第D日的逐小时负荷；其中第D日为本月末的最后一日； 基于所述逐小时负荷，计算第d日至第D日逐小时的日前电价预测均值与方差； 基于所述日前电价预测均值与方差，通过抽样生成日前电价场景，其中每一个日前电价场景包括第d日至第D日逐小时的日前电价； 针对每一个日前电价场景，分别随机抽样生成实时电价，形成日前-实时电价场景； 根据充电需求，进行车辆充电行为模拟，计算充电运营商下属各站逐小时的充电负荷，生成充电负荷场景； 将上述获得的日前电价场景、日前-实时电价场景和充电负荷场景进行聚类，得到多个日前决策场景，其中每一个日前决策场景均包括第d日至第D日逐小时的日前电价、实时电价和充电负荷； 建立计及未来期望成本的日前决策目标函数，包括： 基于所述日前决策场景，建立计及未来期望成本的日前决策目标函数，所述目标函数以未来用电成本期望最小化为目标来进行日前申报功率和当日最大需量的决策，表示为： ； 式中，表示第d日的日前决策视角下，充电运营商从第d日至本月末的最后一日第D日这一时间段内总用电成本的数学期望；表示充电运营商从第d日至本月末的最后一日第D日这一时间段内的用电成本数学期望，即第d日的未来用电成本期望函数，表示截至第日结束时本月已产生的最大需量，为的自变量； 根据贝尔曼最优性定理，第d日的未来用电成本期望函数的目标函数表示为： ； 式中，表示数学期望，用以处理多场景带来的不确定性；表示充电运营商在第d日内下辖各站产生的总电能量费用成本；表示充电运营商在第d日内下辖各站的储能系统充放电造成的电池损耗成本；表示充电运营商从第d+1日至本月末的最后一日第D日这一时间段内的用电成本数学期望对截至第d日结束时本月已产生的最大需量的函数，即截至第d日结束时的未来用电成本期望函数；表示第d日内的各个时间段的集合；表示充电运营商k下辖所有充电站的集合；、为第d日日前决策中的决策变量，分别表示充电运营商在第d日内各时段的日前申报功率以及充电站j在第d日内各时段的储能充放电功率； 与满足状态转移方程： ； 式中，表示日前决策视角下，在场景s下第d日t时段充电运营商总的实际功率；表示所有场景的集合，在本月末的最后一日第D日时，为全月的最大需量，第D日的未来用电成本期望函数中的递归部分为用户的实际月度需量电费，即： min； 式中，表示第D日的未来用电成本期望函数；表示充电运营商在第D日内下辖各站产生的总电能量费用成本；表示充电运营商在第D日内下辖各站的储能系统充放电造成的电池损耗成本；表示月度需量电费的计算公式； 充电运营商在第d日内下辖各站产生的总电能量费用成本等于各个场景下的电能量费用与相应场景发生的概率的乘积之和；其中，每个场景下的电能量费用均包括日前电费、实时电费、偏差电费和充电收入；日前电费和实时电费偏差结算得到偏差电费，同时对实时用电量超过日前申报功率的倍或低于日前申报功率的倍的部分，另外增加单位惩罚成本； 建立计及未来期望成本的日前决策约束条件，包括：储能系统运行约束、电动汽车充电约束、日前申报功率约束和实时功率约束；其中： 所述电动汽车充电约束，表示为： 式中，表示场景s下第d日t时段充电站j的充电功率；表示充电运营商日前决策场景中场景s下第d日t时段充电站j的充电需求。

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