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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度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：CN118889422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410809736.7，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法及系统是由李浩然;李旨江;赵浩然;刘帅;王瑞琪设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法及系统，属于智能微网技术领域，在智能微网模型中定义有功损耗之和的最小网损目标函数，以此确定发电机的输出功率；定义潮流约束、分布式电源有功功率和无功功率约束、发电机组有功无功输出约束、无功补偿约束以及电压电流标幺值约束；使用二阶锥松弛处理非凸函数，得到潮流求解所需的约束；基于ADMM分布式算法和引用重球加速技术改进算法对智能微网模型进行优化控制；本发明可以在保证节点电压稳定性基本不变的前提下，减小网损，提高系统的求解精度和收敛速度。

本发明授权一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于重球加速分布式优化的智能微网多区协同调度方法，其特征在于，方法包括： S101：在智能微网模型中定义有功损耗之和的最小网损目标函数，以此确定发电机的输出功率； S102：定义潮流约束、分布式电源有功功率和无功功率约束、发电机组有功无功输出约束、无功补偿约束以及电压电流标幺值约束； S103：使用二阶锥松弛处理非凸函数，得到潮流求解所需的约束； S104：基于ADMM分布式算法和引用重球加速技术改进算法对智能微网模型进行优化控制； 所述步骤S104的ADMM分布式算法采用标准的ADMM分布式优化算法，定义子区域p的拉格朗日函数如下： 为子区域q的电流的平方，G为与子区域p结合的所有支路的集合，为迭代中的拉格朗日乘子向量，为罚参数； 各个独立子区域分别进行求解，求解出结果后，使用下面步骤进行迭代计算： 式中k为迭代次数； 以独立子区域的拉格朗日乘子向量和边界条件趋于0作为是否收敛的依据，数据的误差由拉格朗日乘子向量和边界条件共同决定，计算公式如下： ,分别代表了第k次迭代后拉格朗日乘子向量的残差和边界条件的残差，当小于某一极小量a时算法停止迭代，输出最优解； 步骤S104的引用重球加速技术改进算法包括： 设ADMM分布式算法的罚参数为；当给定时间周期T，在每一个时间段内均以起始时刻作为标号标记该时间段，同时标记罚参数的迭代过程； 每个时间段的起始时刻，对于每个时间段t的罚参数都基于前面时间段的罚参数来做出决策；表示时间段t内罚参数在第k次迭代时的值； 重球式加速技术表示为： 其中，表示罚参数在时间段t内第k+1次迭代所产生的中间变量；表示罚参数在时间段t内第k-1次迭代所产生的中间变量；表示罚参数在时间段t内第k次迭代所产生的中间变量；表示学习率，表示重球式动量项系数。

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