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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利含长短周期混合储能的配-微电网协同互动交易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：CN120725722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511239903.X，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权含长短周期混合储能的配-微电网协同互动交易方法是由肖传亮;王晨阳;彭克;冯亮;陈佳佳;周强;梁栋设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本含长短周期混合储能的配-微电网协同互动交易方法在说明书摘要公布了：本发明属于电能交易技术领域，具体涉及含长短周期混合储能的配‑微电网协同互动交易方法，步骤包括：构建含长短周期混合储能的配‑微电网协同架构；以配电网代理商利润最大为优化目标，构建上层模型的目标函数及其约束条件；建立联合价格不确定集；以微电网运行成本最小为优化目标，构建下层模型的目标函数及其约束条件；将下层模型转化为上层模型的附加约束条件，将上层模型的目标函数线性化，在上、下层模型的主从博弈过程中，基于联合价格不确定集优化线性化的目标函数并求解，得到最优的配‑微协同互动交易方案。本发明通过长短周期混合储能与动态定价机制，解决了新能源不稳定及市场价格波动问题，显著提升了配‑微电网协同运行的经济性。

本发明授权含长短周期混合储能的配-微电网协同互动交易方法在权利要求书中公布了：1.含长短周期混合储能的配-微电网协同互动交易方法，其特征在于包括以下步骤： S1、构建含长短周期混合储能的配-微电网协同架构，包括利益主体为配电网的上层和利益主体为微电网的下层，上层的配电网中包括配网代理商、热回收装置、短周期储能、长周期储能，下层的微电网中包含风电、用户、光伏； 配电网短周期储能包括电化学储能、热储能，长周期储能包括电解槽、储氢罐、燃料电池； S2、考虑配电网同电力市场、热力市场、微电网的交互，以配电网代理商利润最大为优化目标，构建上层模型的目标函数及其约束条件； 上层模型的目标函数为： 1； 式中，为配电网同微电网交易收益；为配电网实时同电力市场交易收益；为配电网同热力市场交易收益；为配电网同电力市场日前购电成本；为储能运行成本； 上层模型的约束条件包括能量平衡约束、配电网向微电网购售电价格约束、配电网与电力市场交易约束，并建立短周期储能装置模型、长周期储能模型和热回收装置模型； 表示为： 6； 式中，、、、、分别为电化学储能、氢储能、热储能、燃料电池、电解槽的运行成本； 能量平衡约束为： 在配电网向微电网售电场景，配电网从电力市场日前购电功率、配电网从电力市场实时购电功率、配电网向微电网购电功率、短周期储能放电功率、燃料电池发电功率，共同构成电能输入，配电网向微电网售电功率、短周期储能充电功率、电解槽耗电制氢功率，共同构成电能输出，电能输入与电能输出相等； 在配电网向电力市场售电场景下，配电网从电力市场日前购电功率、配电网从电力市场实时购电功率、配电网向微电网购电功率、短周期储能放电功率、燃料电池发电功率，共同构成电能输入，配电网向电力市场售电功率、短周期储能充电功率、电解槽耗电制氢功率，共同构成电能输出，电能输入与电能输出相等； 电解槽制氢量、长周期氢储能放氢量之和，等于长周期氢储能充氢量、燃料电池耗氢量之和； 热回收装置放热功率、热储能放热功率之和，等于热储能充热功率、向热力市场售热功率之和； S3、建立基于Wasserstein距离的联合价格不确定集，刻画电力市场价格变化，建立过程为： S3.1、建立基于第d天t调度时段日前合同电价、第d天t调度时段配电网向电力市场实时售电电价的联合价格支撑集、历史价格数据支撑集： 23； 24； 式中，c表示一个价格二元组，包含、；、分别为第d天t调度时段配电网同电力市场日前合同购电价格上、下限；、分别为第d天t调度时段配电网实时向电力市场售电价格上、下限；表示配电网在t调度时段的第l个价格样本，包括、，为t调度时段配电网同电力市场日前合同购电的第l个价格样本，为t调度时段配电网实时向电力市场售电的第l个价格样本； S3.2、根据历史数据的N组样本集合求得经验概率分布来估计真实分布Q，其中为集中在的狄拉克测度；利用基于价格联合分布的1-Wasserstein距离描述和Q之间的距离： 25； 式中，inf表示下确界；表示1范数；表示基于和Q分布的和c的联合分布； S3.3、将联合价格不确定集定义为： 26； 式中，表示上的所有概率分布；表示以为球心，以为半径的Wasserstein球； 的确定方式为： 27； 28； 式中，G为与数据分布相关的系数；为置信水平；为调节系数；表示中样本的平均值；e为自然常数；n为样本索引； S4、以微电网运行成本最小为优化目标，构建下层模型的目标函数及其约束条件； 下层模型的目标函数为： 29； 式中，为微电网中断负荷向用户支付的补偿费用；为弃风弃光成本； S5、对下层模型进行非凸项转化、约束标准化处理，随后将下层模型转化为上层模型的附加约束条件，将上层模型的目标函数线性化，在上、下层模型的主从博弈过程中，基于联合价格不确定集优化线性化的目标函数，并求解优化后的目标函数，得到最优的配-微电网协同互动交易方案； 基于联合价格不确定集优化线性化的目标函数具体为，在上、下层模型的主从博弈过程中，在得到第一阶段优化变量后，第二阶段通过优化不确定场景下的期望，得到极端场景下的价格分布，针对该极端场景下的价格分布，优化线性化的目标函数； 极端场景下的价格分布表示为： 32； 33； 式中，C、x、p表示第一阶段优化变量；X为第一阶段可行域；表示期望；表示单一场景下的目标函数；D为总天数，T为调度时段总数；为第d天t调度时段配电网向电力市场实时售电功率；为第d天t调度时段日前合同功率； 根据强对偶原理，将期望转换为如下形式： 34； 式中，为对偶变量；l为样本的索引，每个样本中包含一个微电网；sup表示上确界； 引入中间变量、、，令： 35； 36； 则式32转化为如下形式： 37； 38。

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