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龙图腾网获悉河海大学申请的专利融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度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：CN119995036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510084694.X，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法及系统是由程礼临;罗子杰;臧海祥;周亦洲;孙国强;陈胜;黄蔓云;韩海腾;卫志农设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法及系统。方法包括：基于欧拉方程重新推导潮流模型；将光伏出力的不确定性、负荷的随机性描述为对应预测误差的不确定性，并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布；建立有源配电网随机优化功率调度模型；融合模糊神经网络对随机优化调度模型不确定性进行描述，并使用历史数据对其进行训练；输入当前时刻配电网信息，利用训练好的神经网络对调度策略预决策；将预决策值作为求解器寻优的初值，再进行准确求解，从而在保证求解结果准确性的同时加速模型求解过程。本发明克服了基于二阶锥松弛的潮流模型可能违反松弛条件、造成误差的缺陷，并保证调度策略的实时性。

本发明授权融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于欧拉方程重新推导有源配电网的潮流模型，包括网络损耗方程、有功功率平衡方程、无功功率平衡方程、电压降落方程、线路电流约束，推导的模型与原潮流模型等价； 步骤2：将光伏出力和负荷的功率预测值视作确定性变量，预测误差视作不确定变量，将光伏出力和负荷的实际功率分别分解为功率预测值和预测误差两部分，光伏出力的不确定性、负荷的随机性被描述为对应预测误差的不确定性，并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布； 步骤3：综合考虑上级变电站供电成本、配电网网络损耗、分散式储能系统ESS调度成本、静止无功补偿器SVC调度成本，以成本最小化为目标构建有源配电网随机优化功率调度模型的目标函数，其约束条件包括潮流约束，安全运行约束、变电站注入功率约束、光伏机组运行约束、ESS运行约束、SVC约束、柔性负荷约束； 步骤4：融合模糊神经网络对有源配电网随机优化功率调度模型不确定性进行描述，并使用历史数据对模糊神经网络进行训练，模糊神经网络的前向传播过程包括数据输入层、隶属度函数计算层、规则生成层、归一化层、输出层，反向传播过程使用负梯度下降算法对隶属度函数的中心点、宽度向量以及输出层的连接权值进行优化，获取模糊神经网络参数； 步骤5：将有源配电网实时状态数据，包括实时功率预测值和数据驱动的预测误差，输入训练好的模糊神经网络，利用模糊神经网络快速输出调度策略预决策； 步骤6：将预决策值作为求解器寻优的初值，再通过求解器对步骤3中的有源配电网随机优化功率调度模型进行准确求解，获得有源配电网实时随机调度策略。

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