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龙图腾网获悉四川大学申请的专利考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同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：CN121507853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610033365.7，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同调度方法是由陈实;袁浩云;刘艺洪;朱钰杰;王舒灏;晏红平;陈江平;熊星瑶;王可瑞设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源优化调度技术领域，公开了一种考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同调度方法，考虑到灵活性资源的多样性和时空差异性，引入多种灵活性资源，丰富了源荷双边协同的资源类型，以扩展源荷协同在不同场景下的可行性和有效性。除考虑固定式储能资源外，还引入了需求响应机制，将用户侧灵活性资源纳入调度过程；同时计及移动储能设备的空间灵活性和时序调节能力，构建了考虑多类型灵活性资源的源荷协同调度模型。进一步，针对移动储能设备需同时决策目的地和充放电功率的时空特性，引入基于混合动作空间的PDQN算法；本发明能够有效促进源荷协同，降低网损，促进新能源消纳，提升配电网运行经济性。

本发明授权考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同调度方法在权利要求书中公布了：1.考虑多类型灵活性资源的配电网源荷协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：考虑包括固定式储能设备、移动储能设备及需求响应资源的多类型灵活性资源，针对不同设备的独特特征深入分析，分别建立各灵活性资源对应的数学模型，配合包括燃煤机组和分布式风电的源侧设备，建立多类型灵活性资源协同调度模型； 步骤2：根据所述多类型灵活性资源协同调度模型确定目标函数与约束条件，所述目标函数考虑多类型灵活性资源参与优化调度，涵盖需求响应补偿成本与移动储能的调用成本； 步骤3：基于马尔可夫决策过程建立参数化深度Q网络算法框架，实现在调度中同时优化包括移动储能转移节点的离散动作与包括需求响应功率的连续动作； 步骤4：基于所述参数化深度Q网络算法框架，对所构建的所述多类型灵活性资源协同调度模型进行最优日前调度策略求解； 步骤2中的目标函数具体如下： 优化调度的目标为配电网的总运行成本最少，总运行成本包括弃风成本、火电机组发电成本、需求响应补偿成本、储能运行成本、网损成本，以总成本最低为目标建立灵活性资源优化调度模型： ； 式中，C为总运行成本；为t时刻火电机组运行成本；为t时刻的需求响应成本；为t时刻固定储能的损耗成本；为t时刻移动储能的调用成本；为t时刻对应的网损成本；表示风电成本； 火电机组运行成本如下式所示： ； 式中，、和为第j台火电机组的发电成本系数；为节点j下辖火电机组t时刻的出力功率； 需求响应成本由调用可削减负荷和可转移负荷的成本共同组成： ； 式中，为可削减负荷的单位调用成本；为可转移负荷的单位调用成本； 固定储能的损耗成本与其充放电功率有关，对应如下： ； 式中，表示固定储能的单位充放电功率损耗成本； 移动储能的调用成本由两部分组成，分别为充放电成本与迁移成本： ； 式中，为移动储能的单位充放电功率损耗成本；为移动储能每公里的移动成本；为t-1至t时刻移动储能车的移动距离；和分别为t时刻移动储能充电功率和放电功率； 风电成本由弃风成本和风机运行成本组成，具体公式为： ； 式中，为风电机组的单位发电成本；为t时刻风电发电功率；为单位弃风成本；为弃风量。

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