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龙图腾网获悉四川川能智网实业有限公司申请的专利一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法、设备及介质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：CN121150042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511705126.3，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法、设备及介质是由严怡;陈娅;杨伟男;邓正兴设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法、设备及介质，方法包括：计算虚拟电厂中单个分布式能源向目标调度个体供电时的受体收益，筛选分布式能源集合；计算调度电量的权重系数；利用供体收益模型构建基于供体收益最大化的目标优化函数，利用受体收益模型构建受体收益最大化的目标优化函数；输出收益最大化时的调度电量数据；对调度电量数据进行迭代优化，计算出基于收益分配的调度电量。设备包括：处理器和存储器；存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集。本发明从分布式能源与目标调度个体两种收益平衡的方向出发，来进一步优化虚拟电场的电量调度策略，解决分布式能源与目标调度个体的收益不平衡问题。

本发明授权一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于收益分配的虚拟电场调度优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1：确定虚拟电厂的调度目标集合，构建虚拟电厂向目标调度个体调度电量时的受体收益模型，计算虚拟电厂中单个分布式能源向目标调度个体供电时的受体收益，筛选虚拟电厂中向目标调度个体供电的分布式能源集合； 步骤S2：同时，得到分布式能源集合中每个分布式能源向不同目标调度个体调度电量时的受体收益数据，计算分布式能源向目标调度个体调度电量的权重系数； 步骤S3：构建分布式能源向目标调度个体调度电量时的供体收益模型，利用供体收益模型构建基于供体收益最大化的目标优化函数，利用受体收益模型构建受体收益最大化的目标优化函数； 步骤S4：利用目标优化函数输出分布式能源收益最大化时的供电量和目标调度个体收益最大化时的调度电量数据，并结合权重系数计算分布式能源收益最大化时向目标调度个体的调度电量数据； 步骤S5：利用链式觅食策略对调度电量数据进行迭代优化，计算出基于收益分配的分布式能源向目标调度个体的调度电量； 所述步骤S1包括： 步骤S11：确定虚拟电厂的调度目标集合，调度目标集合内包含个目标调度个体； 构建虚拟电厂向目标调度个体调度电量时的受体收益模型； ； 其中，为目标调度个体的受体收益，n为虚拟电厂中的分布式能源编号，N为向目标调度个体调度电量的分布式能源数量，为第n种分布式能源的调度电量，为目标调度个体消耗单位电量的平均收益，为第n种分布式能源调度单位电量的成本，为第n种分布式能源调度电量的达成率，为第n种分布式能源调度电量在不同达成率下发生的概率，为外调单位电量的成本，为目标调度个体使用第n种分布式能源的调度电量的故障率，为目标调度个体的故障维修成本，为第n种分布式能源的随机风险因子，为随机风险因子导致目标调度个体发生故障的概率，为抵抗随机风险因子的成本； 步骤S12：利用目标调度个体的总需电量，输入受体收益模型中，计算虚拟电厂中单个分布式能源向目标调度个体供电时的受体收益，筛选出受体收益的分布式能源，构建虚拟电厂中向目标调度个体供电的分布式能源集合，受体收益对应的分布式能源禁止向目标调度个体供电； 所述步骤S3包括： 步骤S31：构建分布式能源e向M个目标调度个体调度电量时的供体收益模型； ； 其中，为分布式能源e的供电量，为分布式能源e单位供电量的收益，为分布式能源e生产单位供电量的成本，为分布式能源e的收益；步骤S32：利用供体收益模型构建基于供体收益最大化的目标优化函数； ； 利用受体收益模型构建受体收益最大化的目标优化函数； ； 其中，为分布式能源e的最大供电量，E为分布式能源集合中分布式能源的数量，为第m个目标调度个体的需电量，为第e个分布式能源的调度电量，为目标调度个体m消耗单位电量的平均收益，为第e种分布式能源调度单位电量的成本，为第e种分布式能源调度电量的达成率，为第e种分布式能源调度电量在不同达成率下发生的概率，为目标调度个体m外调单位电量的成本，为目标调度个体m使用第e种分布式能源调度电量的故障率，为目标调度个体m的故障维修成本，为第e种分布式能源的随机风险因子，为第e种分布式能源的随机风险因子导致目标调度个体m发生故障的概率，为目标调度个体m抵抗随机风险因子的成本； 所述步骤S5包括： 步骤S51：将调度电量数据和调度电量数据分别作为两个不同的种群，构建基于链式觅食策略的调度电量分配方案优化模型，对种群中的调度电量进行迭代优化； ； 其中，j为迭代优化的代数，为第j代优化得到的第e个调度电量，为第j+1代优化得到的第e个调度电量，为迭代优化的链食距离，，rm为目标调度个体m能承受的调度电量波动率，r∈[0,1]，为第j+1代优化得到的最优调度电量，为迭代优化过程中得到的最优调度电量，J为迭代次数，为第j代优化得到的第e‑1个调度电量； 对调度电量进行迭代优化的约束条件为：且； 步骤S52：对种群中的个体分别利用链式觅食策略进行J次迭代优化后，得到J个种群和J个种群；构建基于目标调度个体收益和分布式能源收益的适应度函数； ； 其中，为第j个种群B中第e个个体的收益，为第j个种群A中第e个个体的收益，分别为分布式能源收益、目标调度个体收益的权重系数； 步骤S53：根据适应度函数从J个种群和J个种群中分别筛选出最优的两个种群，将最优的两个种群中个体对应的调度电量、调度电量进行求平均，得到基于收益分配的分布式能源e向目标调度个体m的调度电量。

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