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龙图腾网获悉辽宁东科电力有限公司申请的专利一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒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：CN121055331B 。

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：202511599258.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒调度方法是由许静;邓乔声;李胜辉;张天放;潘涛;付宇;徐兵;潘晶设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒调度方法在说明书摘要公布了：一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒调度方法，属于电力系统优化调度领域，步骤为：步骤1、基于R藤Copula与分布鲁棒优化的上层全局鲁棒调度，确定全局调度计划；步骤2、基于交替方向乘子法ADMM的下层分布式协同调度，执行并分解所述全局调度计划。本发明通过上述方法，确保了包括独立共享储能运营商在内的所有参与方均能实现盈利，为多主体协同参与电网服务构建了可行的商业模式，并提供了有效的经济激励。

本发明授权一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒调度方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑共享储能的虚拟电厂双层分布鲁棒调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、基于R藤Copula与分布鲁棒优化的上层全局鲁棒调度，确定全局调度计划： 步骤1.1、构建源-荷联合概率分布模型：采集风电、光伏及负荷的历史数据，采用R藤Copula理论，构建能够捕捉变量间非线性、非对称及尾部相关特性的高维联合概率分布模型； 步骤1.2、生成并削减典型场景：基于构建的R藤Copula模型进行蒙特卡洛采样，生成能反映源荷真实特性的随机场景，并采用K-means聚类算法，将海量场景削减为一组具有代表性的典型场景及初始概率； 步骤1.3、构建并求解两阶段分布鲁棒优化DRO模型：建立一个以上层总调度成本最小为目标的DRO模型，该模型在由1-范数和∞-范数共同定义的概率模糊集内，寻找最恶劣的场景概率分布，并在此基础上最小化期望运行成本，得到兼顾经济性与鲁棒性的全局调度计划，所述全局调度计划包含虚拟电厂与共享储能之间的全局最优能量交互功率； 步骤1.3.1、模型构建： 建立两阶段DRO模型，形式如下： 其中，为第一阶段决策变量，代表日前确定的、与具体场景无关的调度决策，可行域为；为第一阶段的成本，为场景的真实概率，所有构成的概率向量被约束在一个概率模糊集内； 为第二阶段的成本函数，表示在第一阶段决策已定且场景发生时，通过最优的实时调度所产生的最小运行成本，表达式为： 其中，为第二阶段的决策变量，也称追索变量，是在场景下的实时调整决策；为第二阶段的成本系数向量；为第二阶段决策的可行域，由运行约束定义，包括： 功率平衡约束： 其中，为常规发电机组在时段的出力；和分别为风电和光伏的实际并网功率；和分别为共享储能的放电和充电功率；和分别为向电网的购电和售电功率；为时段的实际负荷； 储能运行约束： 其中，为时段末的储能荷电状态；和分别为充、放电效率；为调度时间间隔，储能的荷电状态及充放电功率需满足容量和功率上下限约束； 其他运行约束：包括常规发电机组的出力上下限和爬坡约束，与电网的交换功率限制，可再生能源的出力不大于其预测值的约束，以及需求响应负荷的调节约束； 概率模糊集刻画了真实概率分布与经验概率分布之间的偏差范围，模糊集由1-范数和∞-范数共同约束： 其中，和是根据预设的置信水平确定的偏差半径，用以限定概率分布的波动范围； 步骤1.3.2、模型求解： 采用列与约束生成Camp;CG算法对上述两阶段分布鲁棒优化问题进行迭代求解，将其分解为一个主问题M和一个子问题来交替求解，直至上下界收敛； 步骤2、基于交替方向乘子法ADMM的下层分布式协同调度，执行并分解所述全局调度计划： 步骤2.1、构建各参与方的本地优化模型：为运营商每个独立的聚合单元建立以自身运行成本最优为目标的本地优化模型，包含各自内部设备约束以及与其他单元的能量交互变量； 步骤2.1中具体方法为： 将整个系统分解为多个独立的聚合单元，每个单元的目标是最小化其本地成本函数，各单元间通过能量交换相互连接，记单元与单元之间的交互功率为，并需要满足一致性约束：； 步骤2.2、建立增广拉格朗日函数并迭代求解：将步骤1.3中确定的所述全局最优能量交互功率作为下层分布式优化的一致性约束，构建系统的增广拉格朗日函数，通过ADMM算法进行迭代求解，将所述全局调度计划分解为各单元的最优运行策略，直至算法收敛。

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