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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利基于多元资源聚合体的优化调度方法及相关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：CN119990700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510458128.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多元资源聚合体的优化调度方法及相关装置是由孙晓佳;黄媚;詹隽;陈作伟;陈伊琳;李扬;庄婉铃;陈书瑶;杜颖甄设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元资源聚合体的优化调度方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多元资源聚合体的优化调度方法及相关装置，所述方法包括：获取m个子模型；获取历史电价数据并对日内阶段的电价进行预测，得到参考预测电价；根据m个子模型和参考预测电价确定参考日前市场竞标模型；对参考日前市场竞标模进行电价不确定性和源荷不确定性处理，得到第二目标函数和第二约束条件，并确定目标日前市场竞标模型及日前出清结果；对日前出清结果进行计算，得到日内偏差惩罚成本；基于日内偏差惩罚成本确定日内实时调度模型；根据日内实时调度模型对日前出清结果进行调整，得到日内调度结果。通过对电价不确定性和源荷不确定性进行处理并进行实时优化，从而提高了资源调度的准确性和实时性。

本发明授权基于多元资源聚合体的优化调度方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多元资源聚合体的优化调度方法，其特征在于，所述方法包括： 获取m个子模型，所述m个子模型为通过日前阶段内的m个资源数据对m个MRA模型进行训练得到；每一资源数据对应一种资源；m为大于1的整数； 获取预设时间段内的历史电价数据，并根据所述历史电价数据对日内阶段的电价进行预测，得到参考预测电价；所述预设时间段的终止时刻早于所述日前阶段的起始时刻；所述日前阶段的终止时刻早于所述日内阶段的起始时刻； 根据所述m个子模型和所述参考预测电价确定参考日前市场竞标模型；所述参考日前市场竞标模型包括第一目标函数和第一约束条件； 对所述第一目标函数进行电价不确定性处理，得到第二目标函数； 对所述第一约束条件进行源荷不确定性处理，得到第二约束条件； 根据所述第二目标函数和所述第二约束条件确定目标日前市场竞标模型； 根据所述目标日前市场竞标模型确定日前出清结果； 根据预设的日内偏差惩罚成本机制对所述日前出清结果进行计算，得到日内偏差惩罚成本； 基于所述日内偏差惩罚成本并根据预设的成本修正方案进行模型构建，得到日内实时调度模型； 根据所述日内实时调度模型对所述日前出清结果进行调整，得到日内调度结果； 其中，所述根据所述m个子模型和所述参考预测电价确定参考日前市场竞标模型，包括： 对所述参考日前市场竞标模型的目标函数进行构建，得到所述第一目标函数；所述第一目标函数如下所示： 其中，表示日前市场总收益；表示所述参考预测电价；表示日前交易电量；其中，，表示日前售电量，表示日前购电量；表示分布式发电机组的发电成本；表示可中断负荷用户的调用成本；表示可转移负荷用户的调用成本；表示储能设备的运行成本； 获取所述m个子模型中资源类型为光伏和风电的子模型，得到光伏功率模型和风电功率模型； 根据所述光伏功率模型和所述风电功率模型对所述日内阶段的发电功率进行预测，得到光伏功率预测值和风电功率预测值； 获取所述m个子模型中每一子模型对应的约束条件，得到m个约束条件； 根据所述光伏功率预测值和所述风电功率预测值确定所述参考日前市场竞标模型对应的第一功率平衡条件； 根据所述m个约束条件、所述第一功率平衡条件和预设的市场购售电约束条件确定所述第一约束条件； 根据所述第一目标函数和所述第一约束条件确定所述参考日前市场竞标模型； 其中，所述对所述第一约束条件进行源荷不确定性处理，得到第二约束条件，包括： 根据预设的净负荷计算公式对净负荷进行计算，得到参考净负荷；所述净负荷计算公式如下所示： 其中，表示所述参考净负荷；表示负荷功率；表示光伏功率；表示风电功率； 根据所述净负荷计算公式对所述光伏功率预测值和所述风电功率预测值进行计算，得到净负荷预测值； 根据所述参考净负荷和所述净负荷预测值确定第一目标公式；所述第一目标公式如下所示： 其中，表示所述净负荷预测值；表示所述净负荷预测值对应的随机误差，其中，误差平均值为0，方差为； 根据所述第一目标公式对所述第一功率平衡条件进行调整，得到机会约束条件； 根据所述m个约束条件、所述机会约束条件和所述市场购售电约束条件确定所述第二约束条件。

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深圳供电局有限公司，其通讯地址为：518001 广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼；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”。