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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒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：CN115099467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210621738.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法是由瞿凯平;吕超贤;苏伟行设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法，包括以下步骤：构建大气污染排放物的精细化扩散控制模式→建立大气污染排放物扩散过程气象条件不确定性的分布集→建立考虑气象条件不确定性的电力系统日前机组组合调度模型→建立电力系统日前机组组合调度模型的两阶段分布鲁棒优化方法。本发明属于电力系统输网侧日前调度技术领域，具体是可精细化描述机组污染物排放经过一段时间扩散后对大气污染物浓度的贡献，从而为电力系统的大气污染物控制提供依据；同时，机组组合调度考虑扩散过程中的气象条件不确定性，使得机组组合调度计划具备一定绿色鲁棒性，即无论气象条件如何变化均能保证污染物控制效果。

本发明授权一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法在权利要求书中公布了：1.一种针对大气污染物扩散不确定性的电力系统分布鲁棒调度方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建大气污染排放物的精细化扩散控制模式，考虑污染物沉降效应和地面反射效应： 在某一时段，某发电机i对监测点j处大气污染物浓度的贡献值等于之前所有时段排放对大气污染物浓度的贡献值的和，而电力系统对监测点j处大气污染物浓度的贡献值等于所有发电机贡献值的和； 式中，cj,τβ为在时段电力系统对监测点j污染物β的贡献；Gi,j,τ’,τβ为扩散函数，表示τ’时段排放的污染物对之后τ时段的浓度影响；Qi,τ’β为发电机i在τ’时段排放的污染物β质量；公式2～4计算扩散函数G，其取决于两个元素；一个元素是烟团的移动，即[xi,τ',τ,yi,τ',τ,zi,τ',τ]，也就是烟团Qi,τ’β在τ时段的位置；另一个元素是烟团的自由扩散，即反应在扩散因子σx,τ',τ,σy,τ',τ,σz,τ',τ；扩散因子与扩散时间和扩散常数aα,τ,bα,τ有关，如公式4所示；烟团的位置与发电机i周围的风强Vi,s和风向θi,s有关，如公式56所示；[vxi,s,vyi,s,vzi,s]为烟团扩散路径上的平均风速； 污染物沉降效应修正：污染物有一定重力，即烟团具备一定的沉降速度，则对风速进行修正： 式中，v0β为污染物β的沉降速度； 地面反射效应修正：当污染物到达地面后，由于大气污染物的密度较小，地面对其有很大的反射作用；可采用“镜像法”来计算电力系统对空间中任一点的污染物浓度贡献，其可以看作是两部分浓度的叠加，一部分为不考虑地面反射时的浓度贡献，另一部分为地面反射作用所增加的浓度贡献；故空间中任一点的浓度贡献值修正为： 式中，Gi,j,τ’,τβ’为地面反射作用产生的扩散函数，λ为地面对污染物的反射系数； 为了与机组调度相适应，将大气污染物浓度的贡献值cj,τβ进行平均，得到每个调度时段浓度贡献值的平均值为： 式中，NT是每个调度时段包含的扩散时段数； 日前机组组合调度对大气污染物浓度贡献值进行约束，当其值超过一定阈值时，给予系统一定惩罚并加入运行成本中去； fairβ＝cβ·λβ,∑t∑jcj,tβ≤Γβ+λβ12 式中，fairβ为对污染物β的惩罚成本，cβ为惩罚系数，Γβ为浓度贡献值阈值，λβ为超出阈值的部分； 步骤2，针对大气污染排放物扩散过程气象条件不确定性，首先基于Nataf变化拉丁超立方采样得到该不确定性的可能场景，其次，基于K-means聚类和置信集，建立大气污染排放物扩散过程气象条件不确定性的分布集； 步骤3：建立考虑气象条件不确定性的电力系统日前机组组合调度模型； 步骤4：建立电力系统日前机组组合调度模型的两阶段分布鲁棒优化方法： 步骤4.1，优化第一阶段主问题，以确定机组组合，并将其下发给二阶段子问题： 式中，ΩR为子问题产生的极端分布集合，为第s个极端分布所包含的各个聚类场景，为各个聚类场景对应的概率密度；主问题确定的目标为下界LB； 步骤4.2，优化第一阶段子问题，以确定极端分布，并将其上传给第一阶段主问题： 式中，x*为主问题下发的机组组合变量，p∈P为公式18～20对概率密度p的约束，π∈Q为公式17对0-1变量π的约束；该问题的求解分为两步，第一步，计算场景集Ω中所有场景的日内调度成本，每个聚类取成本最大的场景去构成极端分布，其对应的πk,j等于1，即确定内层π的优化，每个聚类的最坏场景令为ξk；第二步，将聚类场景的成本作为常数优化p，使得成本期望最大，即完成外层p的优化；则极端分布由各聚类场景ξk和对应的概率密度pk构成；子问题确定的目标为上界UB； 步骤4.3，当UB-LB≤εLB，ε为一非常小的常数，即表述主、子问题目标一致，算法收敛，输出最后一步得到的机组组合为最优调度计划。

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