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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司申请的专利一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估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：CN114493371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210322508.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估方法是由孙健;袁晓冬;史明明;肖小龙;吴凡;司鑫尧;苏伟;戴强晟;方鑫;杨雄;郭佳豪设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估方法，本发明对分布式资源聚类，获得少量聚类群，构建聚类群的调度模型，将系统侧下发的调度指令视为不确定性变量，构建并求解两阶段鲁棒优化模型，可有效评估分布式资源聚类群的可调容量，从而可实现各类分布式资源充分利用，可帮助分布式资源成为电力系统调节资源的补充，从而提高电力系统的调节能力，降低系统的调峰和调频压力，在削峰填谷和节能环保方面将起到积极作用。

本发明授权一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种海量分布式可调资源的聚合和可调容量评估方法，其特征在于，包括：按照相似调度参数，对分布式资源底层单体进行聚类；其中，分布式资源底层单体为空调；根据分布式资源底层单体的调度模型，构建分布式资源聚类群的调度模型；将配电网下发的调度指令视为不确定性变量，根据分布式资源聚类群的调度模型，构建两阶段鲁棒优化模型；其中，两阶段鲁棒优化模型为： 式中，为空调聚类群的基准用电功率，分别为空调聚类群提供的向上和向下可调容量，pt为分时电价，λt为备用价格，为辅助变量，Ξt为不确定性集，Δxt为调度指令，St和St+1分别为t和t+1时刻空调的虚拟荷电状态，参数α＝e-1R·C,R为房间热阻，C为房间热容量，Ttout为t时刻的室外温度，Nk为第k个聚类群包含的空调数目，Pi,t为t时刻第i个空调的调节功率，分别为ct的下限和上限，分别为xt的下限和上限，分别为St的下限和上限；求解两阶段鲁棒优化模型，对分布式资源聚类群的可调容量进行评估；其中，求解两阶段鲁棒优化模型，对分布式资源聚类群的可调容量进行评估，包括：A51优化第一阶段主问题，求得满足已知所有不确定性变量极端场景的最优基准用电功率和可调容量区间； 式中，下标k代表第k个极端场景，为0-1二进制常数，其由第二阶段子问题得到，Θ为极端场景集合，为ct的期望值；优化完成后，将基准用电功率和可调容量区间下发给第二阶段子问题；A52优化第二阶段子问题，以获得不确定变量的极端场景，该极端场景使得分布式资源聚类群对配电网所下发功率指令的响应偏差最大； 式中，为分布式资源聚类群向上、向下可调容量以及基准负荷，其由第一阶段主问题优化得到，为0-1二进制变量；首先将内层min问题对偶成max问题，则上述问题整体转化成max问题，再通过混合整数规划求解，优化完成后，将标志不确定性变量极端取值的二进制变量值纳入主问题中的极端场景集合Θ；A53若子问题目标值等于0，则优化完成，最后一次主问题得到的基准用电功率和可调容量区间为最优解；否则重复A51和A52。

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