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龙图腾网获悉国网山东省电力公司济宁供电公司;山东大学申请的专利考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法及系统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：CN120218559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510637210.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法及系统是由李光肖;杨依路;王春义;何召慧;刘宗杰;王悦;徐子彧;雷昊达;张海;孙文胜;李怀花;倪馨馨;刘华利;张宏伟;李涛;王岩;赵猛;薛寒设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网源网站协同规划技术领域，具体公开了一种考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法及系统，方法包括：获取配电网现有拓扑结构、交通路网结构数据、电动汽车数量时空分布数据、光伏资源分布数据以及历史日负荷功率曲线集；预测得到未来各类典型日场景下节点负荷功率集、V2G充放电站最大可调度功率集以及PVG场站最大出力功率集；以系统总经济成本最低为目标建立上层规划模型，以年综合运行成本最小为目标建立下层规划模型；采用嵌套迭代算法对双层规划模型进行求解，输出配电网源网站协同规划方案。本发明实现了配电网、PVG场站和V2G充放电站协同规划经济性、可靠性提升，显著提高了资源利用效率，降低了总经济成本。

本发明授权考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑V2G模式的配电网源网站协同规划方法，其特征在于，包括： 获取配电网现有拓扑结构、交通路网结构数据、电动汽车数量时空分布数据、光伏资源分布数据以及历史日负荷功率曲线集； 确认源网站协同规划中各个设施的初步空间位置约束；将历史日负荷功率曲线聚类为典型日负荷功率曲线，进而预测得到未来各类典型日场景下节点负荷功率集、V2G充放电站最大可调度功率集以及PVG场站最大出力功率集； 以系统总经济成本最低为目标建立上层规划模型，以年综合运行成本最小为目标建立下层规划模型； 采用嵌套迭代算法对双层规划模型进行求解，通过上层规划模型决策线路新建升级类型、台区容量和位置、V2G充放电站和PVG场站的选址定容方案，输出满足负荷增长需求且投资成本最低的初步规划方案，并将配电网拓扑及设备信息传递到下层模型；通过下层规划模型求解年最优运行结果，同步生成越限支路、节点标记集及惩罚成本反馈至上层规划模型； 迭代计算直至投资-运行总成本波动稳定且安全指标达标，输出配电网源网站协同规划方案； 所述上层规划模型采用自适应混合粒子群算法，具体步骤和流程为： S1.算法初始化；包括设置算法参数、初始化混合粒子群、初步评估适应度； 设定混合粒子群规模；最大迭代次数；当前迭代计数g，g=1,2,…,；粒子索引p，p=1,2,…,；r rand、r 1、r 2从区间[0,1]均匀分布中抽取的随机数；惯性权重ω g；局部搜索缩放因子ζ d；目标收敛阈值ε；为第g代中第p个混合粒子的位置向量；为第g代中第p个混合粒子的速度向量；表示上层粒子p在历史上最优位置向量的记录；表示上层整个种群历史上最优粒子位置；表示上层全局适应度最优值； 设定方案中包含的0-1选址变量：线路新建标志、线路升级标志、台区安装节点标志、V2G充放电站选址标志、PVG场站选址标志；整数变量：台区安装数量、V2G充放电站数量、PVG场站数量；连续变量：新建和升级线路长度、、台区安装容量、V2G充放电站容量、PVG场站容量；针对上层规划层的决策变量粒子进行编码；初始化速度向量，混合粒子索引p，在可行域内随机生成初始粒子为： ； 式中，d为混合粒子向量维度变量，混合粒子的向量总维度大小为D up，d=1,2,…,；为第p个混合粒子的第d个维度的初始向量；、、、分别为新建与升级线路、新建台区、新建V2G充放电站和新建PVG场站的初始化混合粒子位置集合；上标（0）为相应参数的初始化混合粒子位置；||为向量拼接；初始化混合粒子暂时为粒子个体最优位置； 基于初始混合粒子方案计算得到的年化投资成本Cinv；得到各混合粒子的初始适应度；统计全局最优适应度对应的混合粒子，设其为最优混合粒子位置，初始最优适应度为； S2.算法迭代求解；包括动态调整惯性权重、逐粒子更新速度与位置、调用下层模型并计算适应度； 采用线性递减策略动态调整惯性权重； 对粒子p，更新连续、离散和整数变量及其自适应局部搜索缩放因子；对连续变量，混合粒子中的每一个维度d的速度更新及位置移动更新为： ； ； 式中，为自适应局部搜索缩放因子；c 1、c 2为加速度因子；、分别为混合粒子中的每一个维度d的速度及其位置；为第p个粒子第d个维度的最优参数；为该粒子种群中第d个维度最优的参数；对整数变量，通过最邻近整数策略修正至整数；对0-1变量，将速度映射到翻转概率，公式为： ； ； 将更新后的传递到下层运行层，进行多场景潮流及运行调度计算，返回该规划方案下的最优运行结果C ope，适应度函数更新计算公式为： =C inv+C ope； S3.更新个体最佳和全局最佳； S4.终止判定。

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