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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度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：CN115456242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210955159.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法是由沈运帷;李东东;王啸林设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法，采用基于蒙特卡洛与曼哈顿概率距离的场景法对风光出力、电价进行建模，同时利用区间法对碳价、需求响应进行建模；以虚拟电厂运行成本最小化为目标，综合考虑电能市场交易、碳权交易和激励型需求响应机制，建立了基于区间线性规划的虚拟电厂优化调度模型，采用强区间线性规划方法中的两阶段分解算法对模型进行求解。该发明能够通过指标间变化趋势有效地反映多重不确定性因素对系统调度结果的影响，在保证VPP系统安全运行的基础上提高了经济性，区间形式的表示为决策者留出了一定的现实选择空间，对于未来VPP系统的优化调度具有指导性意义。

本发明授权基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 1利用能源系统中历史数据的波动规律，采用蒙特卡洛法生成大量相应的场景Spre及对应场景发生的概率p，再采用基于曼哈顿概率距离的快速前代消除技术进行场景削减，最终生成场景信息； 2对于能源系统中不需要精确的概率分布和历史数据量少的不确定性源，采用区间法，求解上下边界； 3虚拟电厂作为电网管理中心与分布式能源通信，参与电力系统调度，并与主网连接进行能量交换，在满足用户的用能需求及相应约束的基础上，实现目标函数总成本最小，以此建立基于区间线性规划的虚拟电厂日前调度模型， 对于不确定性处理，将步骤2、3进行整合，对建立的虚拟电厂日前调度模型进行优化目标函数求解，获得优化后的调度方案； 所述步骤1实现的具体步骤如下： 1.1对于典型预测数据，选取标准差s与生成随机数的标准正态分布σ相乘作为数据波动并叠加到原始预测值Dpre上，用蒙特卡洛法生成m个等概率的典型预测场景集Spre： ； 1.2步骤1.1中所生成的场景是概率为1m的等概率场景，由此计算出m个场景两两之间的曼哈顿距离组成矩阵dge； 1.3根据步骤1.2中所得场景与场景间的曼哈顿距离矩阵dge计算每个场景与剩余场景概率距离之和，组成概率距离矩阵Yge； 1.4根据概率距离矩阵Yge选定与剩余场景概率距离最小的场景，记为场景Sprea，a为场景的索引值，根据矩阵dge在预测场景集Spre中找到与场景a的曼哈顿距离最小的场景记为场景Spreb，b为场景的索引；将场景Sprea合并到场景Spreb中，并将场景Sprea概率pa叠加到场景Spreb的概率pb上，得到新的场景概率，并在预测场景集Spre中删除场景a； 1.5由1.4中所述方法不断削减场景数量至k个，最终得到削减后的k个场景{Spre1,Sper2,Spre3,…Sprek}及削减后每个场景对应的概率{p1,p2,p3,…pk}； 所述步骤2区间法处理碳价及需求响应不确定性方法： 2.1对碳交易价格kc区间法建模如下： ， 式中，[α]±为碳价波动系数区间值，根据碳价波动历史数据所确定，波动上下限分别为αmin与αmax；kc0为一定周期内碳价平均值，由历史数据得到；[kc]±为碳交易价格区间值； 2.2当激励价格为x0时，到达临界点N，此时用户参加需求响应而削减负荷，整个系统负荷不会有所增加；当激励价格继续增大到x1时，系统饱和，此时用户响应达到最大值；当激励价格为x时，需求响应上下限曲线λmin与λmax满足如下表达式： ， ， 2.3用户参与需求响应削减的负荷量Pload为： ， 式中，Nload为参加需求响应的用户数量；[λ]±为需求响应系数区间数，表示为[λ]±∈[λmin,λmax]；[WDR]±为参与需求响应的负荷比例区间数，Pload_i为第i个用户的负荷； 2.4需求响应后的用户总负荷区间数[Pload_DR]±为: ，为用户总负荷； 所述优化目标函数求解： 3.1在满足能源系统约束条件的基础上，实现单个调度周期T内的虚拟电厂运营成本的最小化，统一用[]±表示区间数，目标函数如下： ， 式中，[Cvpp]±为T时段内VPP系统总的运行成本；Cop,T为风电、光伏及储能的运行维护成本；Cth,T为燃气轮机运行成本；Cbs,T为VPP购售电成本；[Cce,T]±为碳排放成本区间数；[CDR,T]±为需求响应成本区间数； 3.2将步骤1和步骤2建立区间数线性规划模型，采用强区间线性规划方法中的两阶段分解算法进行求解，将模型分解成最优子模型和最劣子模型带入目标函数分别求解其最优值，构成最优值区间数，采用matlab中的YALMIP工具箱建模并用调用CPLEX12.8.0求解器进行求解，获得最优调度方案。

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