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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种考虑风光负荷不确定性的综合能源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：CN120278474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510455554.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种考虑风光负荷不确定性的综合能源调度方法及系统是由胡克用;杨青青;卢磊;张宇;王奔;冯阳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑风光负荷不确定性的综合能源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑风光负荷不确定性的综合能源调度方法及系统，该综合能源调度方法构建了涵盖供能设备、能源转换设备和储能设备的综合能源系统模型，通过对多种能源的协调调度，并引入负荷需求响应机制灵活调整能源供需关系；在描述不确定因素方面，本发明基于多种概率分布函数的蒙特卡洛采样来生成覆盖不确定性空间的风光出力与负荷需求场景，并结合K‑means聚类算法和同步回代消除技术进行场景削减从而得到典型场景；在处理不确定因素方面，引入两阶段鲁棒优化方法，通过综合范数约束分布模糊集合，从而限制概率分布的波动范围，降低偏差对优化结果的影响，以此处理风光出力和负荷需求的不确定性。

本发明授权一种考虑风光负荷不确定性的综合能源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑风光负荷不确定性的综合能源调度方法，其特征在于：包括以下步骤： 以微燃机启停成本和系统运行总成本作为优化目标，构建涵盖供能设备、能源转换设备和储能设备的综合能源系统模型的目标函数和约束条件；分别构建光伏出力、风机出力及电热负荷的概率分布模型，并根据不同的概率分布模型和约束条件进行随机抽样，得到概率不同的光伏、风机、电负荷和热负荷单独出力的场景，从而获取风光负荷联合出力典型场景集及其对应的概率；构建分布鲁棒优化模型，并约束典型场景的概率分布，得到不确定概率分布模糊集；将分布鲁棒优化模型拆解为主问题与子问题，通过基于列与约束生成的分解算法不断迭代主问题和子问题，直至达到终止条件后，得到最优综合能源调度方案； 构建的综合能源系统模型的目标函数如下： ； 式中，为微燃机启停成本；为微燃机启停成本系数；为时刻微燃机状态变量，取值为0或1；为系统运行总成本；为电网购电成本；为气网购气成本；为储能成本；为弃风成本；为弃光成本；为售电收益；为需求响应成本； 获取风光负荷联合出力典型场景集的具体过程如下： 采用K均值聚类算法对抽样场景进行压缩，提取光伏、风机、电负荷和热负荷单独出力的典型场景集，并将这些不同种类场景进行笛卡尔连接，使用同步回代消除技术再进一步的进行场景缩减，得到由多组风光负荷联合出力典型场景构成的典型场景集； 对两阶段分布鲁棒优化模型进行迭代求解的具体过程如下： 初始化不确定变量的迭代次数；分别设置收敛精度、上界值和下界值；将各典型场景发生概率设置为其参考概率分布值；对主问题进行求解，得到第一阶段变量和最优解，根据主问题对应的最优解更新下界值；基于第一阶段变量求解子问题，得到第二阶段变量和最优解，根据子问题对应的最优解更新上界值；若上界值和下界值之差大于收敛精度，则将第二阶段变量以及与之相关的约束条件添加至主问题中，重新对主问题进行求解，直至上界值和下界值之差小于或等于收敛精度，停止迭代，得到最优解。

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