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龙图腾网获悉鄂尔多斯应用技术学院申请的专利一种交直流混合配电网低碳配置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：CN120806383B 。

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：202511270631.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种交直流混合配电网低碳配置方法是由杨伊晋;王伟;王世奇;王祯;李雅茹;张蒙蒙;李根;任晶晶;石博文;白双印设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交直流混合配电网低碳配置方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交直流混合配电网低碳配置方法，属于配电网控制领域，包括：获取交直流混合配电网的运行信息，并基于时间序列获取运行信息；对所述运行信息进行处理，得到运行信息序列；对所述运行信息序列进行降维，以得到交直流混合配电网的关键特征；基于所述运行信息，构建PSO‑LSTM网络模型；基于所述PSO‑LSTM网络模型，预测交直流混合配电网的出力数据；基于所述出力数据，配置交直流混合配电网。解决了目前的交直流混合配电网中，关于配电网的数据分析狭窄和精度不足，以及未能充分考虑绿证‑碳交易机制对交直流混合配电网造成影响进行分析的问题，从而充分保证对交直流混合配电网的配置合理性提高。

本发明授权一种交直流混合配电网低碳配置方法在权利要求书中公布了：1.一种交直流混合配电网低碳配置方法，其特征在于，所述配置方法包括： 获取交直流混合配电网的运行信息，并基于时间序列获取运行信息； 对所述运行信息进行处理，得到运行信息序列； 对所述运行信息序列进行降维，以得到交直流混合配电网的关键特征； 基于所述运行信息，构建PSO-LSTM网络模型； 基于所述PSO-LSTM网络模型，预测交直流混合配电网的出力数据； 基于所述出力数据，配置交直流混合配电网； 所述基于所述PSO-LSTM网络模型，预测交直流混合配电网的出力数据，包括： 获取交直流混合配电网层级的约束条件； 基于所述交直流混合配电网的层级目标，获取目标函数，所述交直流混合配电网的层级目标中的上层目标函数为： ， ， 其中，和分别表示风力机组和光伏系统投资成本；表示储能装置投资成本；、和分别表示风力机组、光伏系统和储能装置单位容量的投资成本；、和分别表示风力机组、光伏系统和储能装置的安装容量；、和分别表示风力机组、光伏系统和储能装置的贴现率；、和分别表示风力机组、光伏系统和储能装置的使用寿命； 所述交直流混合配电网的层级目标中的运行层目标包括系统综合运行成本、电压偏差和绿证-碳交易成本； 基于所述交直流混合配电网层级的约束条件和所述交直流混合配电网的层级目标，并基于所述PSO-LSTM网络模型，预测交直流混合配电网的出力数据； 所述基于所述交直流混合配电网层级的约束条件和所述交直流混合配电网的层级目标，并基于所述PSO-LSTM网络模型，获取交直流混合配电网的出力数据，包括： 获取交直流混合配电网的历史运行信息和气象数据，并基于所述PSO-LSTM网络模型获取子系统预测出力； 基于所述子系统预测出力，获取交直流混合配电网层级的最优解； 基于所述交直流混合配电网层级的最优解，对所述上层目标函数和所述运行层目标函数进行迭代求解，得到迭代处理后模型； 将所述迭代处理后模型和预设收敛条件比较，若所述迭代处理后模型满足所述预设收敛条件，所述迭代处理后模型为可用模型，若所述迭代处理后模型不满足所述预设收敛条件，对所述迭代处理后模型继续迭代，直至所述迭代处理后模型满足预设收敛条件，并得到可用模型； 基于所述可用模型和气象数据，预测交直流混合配电网的出力数据。

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鄂尔多斯应用技术学院，其通讯地址为：017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市康巴什区鄂尔多斯大街东1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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