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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于双边机会约束的微电网模型预测控制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：CN120728747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511166347.8，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种基于双边机会约束的微电网模型预测控制方法及系统是由李佳訸;陈健;张文;张婷婷;孙晞睿;孙显卓设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双边机会约束的微电网模型预测控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于微电网的优化调度技术领域，提供了一种基于双边机会约束的微电网模型预测控制方法及系统，在微电网模型预测控制优化运行控制问题中，结合可再生能源预测误差的历史数据和实时运行中更新的数据，分别采用非参数贝叶斯模型和增量高斯混合模型建立和更新可再生能源预测误差的高斯混合模型，在微电网模型预测控制优化运行过程中引入蓄电池能量存储水平的双边机会约束，保证了微电网的安全运行，并且提出了分段线性近似方法与一种加快求解过程的算法使机会约束能用商业求解器高效求解；与现有的技术相比，在计算效率与运行的经济性和保守性之间取得了很好的平衡。

本发明授权一种基于双边机会约束的微电网模型预测控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双边机会约束的微电网模型预测控制方法，其特征在于，包括： 根据微电网系统，以及预设的狄利克雷过程混合模型，进行微电网出力误差预测；其中，根据实际出力值和出力预测值得到的预测误差，采用增量高斯混合模型递归更新模型参数，自适应地添加高斯分量并丢弃无关分量； 根据更新的高斯混合模型，利用双边机会约束使蓄电池的能量存储水平维持在预设的上下限内进行控制；其中，对于双边机会约束，给出基于高斯混合分布的凸近似，利用分段线性函数对标准正态累积分布函数进行近似； 所述狄利克雷过程混合模型采用变分推断法进行求解，引入隐变量的先验分布，通过假设一组变分后验，利用KL散度度量真实后验与变分分布的距离，将最小化KL散度转换为最大化下界；将变分后验分解并采用迭代优化方法，不断更新变分因子； 基于实时收集的可再生能源误差数据流，将数据分类到对应概率最高的组件中，并计算统计指标，依据指标与控制限的比较结果，将数据分为离群值组或新的正态样本组；当离群值数量超过阈值时，构建新的高斯分量并加入原模型；更新原模型参数，若有组件混合权重变为负值，则丢弃该组件并对剩余组件权重归一化，合并原数据与新数据样本，实现高斯混合模型的递归更新。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；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”。

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