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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动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：CN119382091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411431256.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动方法是由苗世洪;姚福星;王廷涛;王杰;王佰盛;谭昊宇;何武;侯心宇;王佳旭设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动方法，属于配电网韧性提升领域，该方法首先基于Copula函数建立了源荷预测数据及预测误差的联合分布模型，对DGs及负荷的预测误差不确定性进行了区间化表征；其次，以最小化停电损失及运行成本为目标，建立了考虑燃气轮机、DGs、SESSs、MESSs多类型资源的主动配电网黑启动优化模型；最后，根据源荷预测误差区间随机生成源荷极端扰动场景，代入黑启动优化模型进行求解，得到能够应对各源荷极端扰动场景的黑启动策略。该方法能够充分发挥多类型资源的黑启动价值，并有效应对源荷双侧不确定性所产生的负面影响，保障系统频率和电压稳定，实现主动配电网的稳健恢复，降低停电损失。

本发明授权考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑源荷不确定性及多类型资源的主动配电网黑启动方法，所述配电网的资源包括燃气轮机、DGs、SESSs和MESSs，其特征在于，所述方法包括： S1，构建包括配电网中的各DG出力及全网负荷的历史预测数据及历史预测误差的数据集，将所述数据集划分为训练样本及测试样本； S2，利用训练样本分别计算历史预测数据及历史预测误差的边缘分布，并采用至少两种Copula函数分别建立历史预测数据与历史预测误差的联合分布模型；将所述测试样本中的预测数据分别输入至各所述联合分布模型，获取在至少一个置信度下该模型输出的预测误差的不确定性区间，并结合所述测试样本中的历史预测误差计算各所述联合分布模型的平均可靠性及锐度，将平均可靠性及锐度的绝对值均最低的联合分布模型作为最优模型； S3，将黑启动时段内各DG出力及全网负荷的预测数据输入至所述最优模型以获取其预测误差的不确定性区间，根据该不确定性区间生成多个极端扰动场景；其中，所述多个极端扰动场景包括电源不足场景、电源过剩场景及源荷波动场景，均采用黑启动时段内各时段的各DG出力及全网负荷的预测误差表征； S4，以配电网的负荷停电惩罚成本、DGs弃电惩罚成本、燃气轮机燃料成本、储能装置运行成本和网损成本最小为目标函数，建立配电网的黑启动优化模型，并分别将各极端扰动场景下各DG出力及全网负荷的预测数据一一对应代入所述DGs弃电惩罚成本及所述目标函数的节点功率平衡约束中，求解所述目标函数，得到所述配电网的黑启动策略； 所述目标函数的约束还包括：燃气轮机运行约束、DGs运行约束、储能装置充放电约束、MESSs移动接入状态约束、潮流约束、频率及电压安全约束和网络恢复约束。

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