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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估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：CN121235290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511757357.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估方法是由贾燕冰;王子辉;刘佳婕;张博;王泽淇;李菀晴;刘柚梅;贾英;方佳斌;刘龙浩设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及涉及光伏承载能力评估领域，具体为一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机‑鲁棒评估方法。本方法构建了基于多主体演化‑主从混合博弈的光伏承载能力三层模型，上层模型对光伏容量配置与购售电价策略进行优化决策；中层模型和下层模型则基于购售电价与光伏容量进行系统生产模拟；考虑配电网分布式光伏及负荷的源荷双侧不确定性，建立配电网光伏承载能力随机‑鲁棒评估模型；模型求解时中层模型向上层模型反馈配电网运营商向产消者的购电量与售电量，下层模型向上层模型反馈各产消者并网实际出力。本发明考虑了配电网运营商、产消者及电动汽车集群多元主体的博弈行为，使得光伏承载能力评估结果更加符合实际。

本发明授权一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合博弈的主动配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建基于多主体演化-主从混合博弈的光伏承载能力三层模型，该模型采用三层评估架构：上层模型从配电网运营商主体视角出发，对光伏容量配置与购售电价策略进行优化决策；中层模型和下层模型则基于上层模型决策的购售电价与光伏容量进行系统生产模拟，其中，中层模型解决配电网运营商与产消者之间的电力交易问题，而下层模型则通过二阶锥规划最优潮流模型，对配电网运行的安全约束条件进行校验； 步骤2：考虑配电网分布式光伏及负荷的源荷双侧不确定性，基于步骤1中的光伏承载能力三层模型建立配电网光伏承载能力随机-鲁棒评估模型； 步骤3：模型求解：中层模型中电动汽车集群选择效用评估值最高的充电站进行充电，各产消者基于购售电价与光伏容量以自身收益最大化为目标，向上层模型反馈配电网运营商向产消者的购电量与售电量，下层模型对配电网运行的安全约束条件进行校验的同时向上层模型反馈各产消者并网实际出力； 上层模型的目标函数涉及光伏承载能力、配电网运营商运行成本和弃光率； 光伏承载能力评估考虑最大化配电网中分布式光伏的总装机容量：，式中：为分布式光伏的总装机容量，为配电网节点i处的光伏容量；为光伏并网节点； 在光伏承载能力评估过程中考虑配电网运营商运行成本，配电网运营商运行成本为上级电网购电成本、从产消者购电成本、储能运行成本、用户电压满意度成本、主动管理调用成本与产消者售电收益之差：，，，，，，，式中：为配电网运营商运行成本，为时间节点数；与分别表示配电网运营商与上级电网的购电电价及购电量；与分别为配电网运营商向产消者的购电量与售电量；与分别为配电网运营商向产消者的购电价格与售电价格;为储能单位功率出力成本；与分别为储能充电功率与放电功率；为并联电容器组发出单位无功功率的成本；为并联电容器组发出的无功功率；为静止无功补偿器发出或吸收单位无功功率的成本；为静止无功补偿器发出或吸收的无功功率；为考虑有载调压的单位动作成本费用；为考虑有载调压的动作次数；为配电网系统中所有负荷节点集合；为并联电容器组的节点集合；为装设有静止无功补偿器的节点集合；为配电网系统平衡节点，为储能并网节点集合；为各产消者并网节点集合；为因电压偏差不满足要求给用户带来的损失，，式中：为电压满意度成本系数；为配电网各节点的上网功率；为用户电压满意度值，为节点电压； 弃光率考虑最小化，，式中：为弃光率，为下层模型计算得到的各产消者并网实际出力； 中层模型构建了基于服务费调节策略的电动汽车集群-充电站选择演化博弈模型，用于模拟电动汽车集群与充电站之间的互动决策过程；还构建了考虑产消者内部源荷不确定性的优化调度模型，最终将交易结果反馈至上层模型； 电动汽车集群-充电站选择演化博弈模型的构建过程为：先提出一种基于用户占有率的动态充电服务费调节策略，动态充电服务费调节策略如下：，式中：为充电服务费调节轮次；为第轮中充电站针对第类电动汽车集群的充电服务费改变量；为充电站设定的期望用户占有率；为充电站的实际用户占有率，为充电服务费调节步长；为充电站数量；为时刻各充电站最大与最小充电服务费之差；则第轮充电站充电服务费计算如下：，式中：、分别为充电服务费上限、下限；为第轮充电站充电服务费； 电动汽车集群在选择充电站时，选取充电价格、用户占有率、交通便利性三种因素作为用户的评价指标，其中，电动汽车的充电价格计算如下：，式中，为充电站充电服务费；综合上述三种因素，建立类电动汽车集群选择第个充电站的效用模型，，式中：为效用评估值，为第类电动汽车集群第个指标权重；为第类电动汽车集群对第个充电站第个指标的评价值；电动汽车集群选择效用评估值最高的充电站进行充电； 优化调度模型的构建过程为：各产消者以自身收益最大化为目标，构建产消者内部优化调度模型如下：，，，，，满足约束如下：，，，，，式中：为产消者自身收益，为产消者需求响应成本、为产消者向配电网运营商的售电收益、为产消者向配电网运营商的购电成本、为电动汽车集群充电收益；为需求响应负荷的单位调度成本；为时刻需求响应负荷的实际调度功率；为时刻需求响应负荷的期望用电功率，为电动汽车集群充电负荷；为光伏在时刻的有功出力；为光伏在时刻的预测等效功率输出系数；为光伏出力；为需求响应负荷在调度周期内的总用电需求；和为需求响应负荷在时刻的最大用电需求和最小用电需求；为时刻产消者内的负荷功率；和分别为购电量的上限和售电量的上限；和为0-1变量； 下层模型构建了配电网二阶锥规划最优潮流模型，针对配电网运营商以下式为目标进行优化，，约束条件包括储能系统约束、无功补偿设备约束、潮流约束、产消者出力约束、配电网关口功率约束，其中，产消者出力约束如下：； 上层模型约束条件包括各节点光伏安装容量约束和电价约束， 各节点光伏安装容量约束：，式中：为配电网节点处安装光伏容量的上限； 对配电网运营商向产消者的购电价格、售电价格进行约束：，，，，式中：和分别为配电网运营商向产消者的购电价格的下限和上限；为购电价格平均值;和分别为配电网运营商向产消者售电价格的下限和上限；为售电价格平均值。

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