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龙图腾网获悉广东电力交易中心有限责任公司申请的专利基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置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：CN115935619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211472303.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置是由黄远明;罗锦庆;王宁;赵唯嘉;梁志远;徐云设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置，所述方法包括获取各主体的运行参数数据，以系统成本最小为主目标、以系统碳排放最低为第一子目标、以用户负荷偏移最小为第二子目标，构建主动配电网日前低碳调度模型，迭代优化至模型收敛，输出多个可行结果，采用梯形模糊隶属函数对各目标函数值进行转换，得到模糊综合决策模型，输出主动配电网最优调度计划。本发明综合考虑主动配网侧的用能成本、碳排放成本、用户用能体验，提出了基于需求响应的源网荷储双向互动的主动配电网日前低碳调度，弥补了当前仅考虑用户成本调度的缺陷，更有利于双碳目标的实现。

本发明授权基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于需求响应的主动配电网日前低碳调度方法，其特征在于，包括： 获取各主体的运行参数数据；所述各主体的运行参数数据包括：电力用户分类信息、分布式发电机组信息以及储能机组容量信息； 根据所述运行参数数据以系统成本最小为主目标、以系统碳排放最低为第一子目标、以用户负荷偏移最小为第二子目标，构建主动配电网日前低碳调度模型； 对所述主动配电网日前低碳调度模型进行迭代优化至模型收敛，输出多个可行结果； 采用梯形模糊隶属函数对各目标函数值进行转换，得到模糊综合决策模型； 根据所述模糊综合决策模型，输出主动配电网最优调度计划；所述主动配电网最优调度计划包括分布式风电机组的出力计划、储能机组的运行计划以及用户的用电计划； 其中，电力用户根据是否具备响应能力分为可进行需求响应的用户和不可进行需求响应的用户，用户用电情况往往具备不同的场景，因此需要输入用户在不同场景s下的不同时段t中不可调用户和可调用户的典型负荷值和，及不同场景s出现的概率；从时段t到，可调用户负荷的变化规律模型为 ； 分布式发电机组分为常规分布式发电机组与分布式风力发电机组两类； 其中，常规式分布式发电机组信息包括成本信息和性能信息，所述成本信息包括运行成本、启动成本和停机成本； 所述运行成本为 其中，、、均为燃气机组i的成本参数；为燃气机组i在时刻的出力；机组i的启动成本与停机成本通常为固定值； 所述性能信息包括机组的最大出力、最小出力、最小连续停机时间、最小连续开机时间、最大爬坡速率以及最大下降速率； 所述分布式风力发电机组信息为 其中，为机组最大安装容量，为风速，、、分别为最小发电风速、最小满出力风速、切机风速； 储能机组容量信息为 其中，、、分别为储能在t时刻的荷电状态、放电功率、充电功率，为放电功率系数，为充电功率系数； 系统成本包括：分布式常规发电机组的成本、与主网及邻近配网交易所产生的成本、储能机组的运行成本、需求响应所付出的成本；所述主动配电网日前低碳调度模型的主目标函数为 其中，与代表分布式常规发电机组的运行状态的0、1变量；、、、分别代表t时刻的外售电力功率、外购电力功率、外售电力价格和外购电力价格；、分别代表t时刻的储能系统的放电、充电功率，、分别代表t时刻的储能系统的充发电价格，是需求响应价格，为可调负荷的波动比例，为t时刻第d个负荷的总用电量，为可调节负荷的响应0、1变量； 在系统成本最低的条件下，以系统碳排放最低为第一子目标的第一子目标函数为 式中，、、为系统的碳排放因子，为外购电量的碳排放因子，为时间周期； 在系统成本最小以及系统谈排放量最低的条件下，以用户负荷偏移最小为第二子目标的第二子目标函数为 其中，为第个场景的概率，为在第个场景下的负荷分布情况，为系统最优的负荷分布情况，为时间周期。

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