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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒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：CN114970191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210658215.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒调度方法是由邓浩然;杨博;郑忠斌;马锴;陈彩莲;关新平设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒调度方法，涉及能源交通领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、分别建立电网和交通网系统模型及优化问题；步骤2、分别建立交通需求和光伏出力的不确定集和模糊集；步骤3、基于势博弈函数构建集中优化问题，并提出分布鲁棒优化问题的重构方式及求解算法；步骤4、电网交通耦合系统日前优化调度案例分析。本发明针对电网交通耦合系统的日前调度优化问题，提出了一种基于势博弈框架的分布鲁棒优化方法，可以有效降低优化决策的保守性，提高电力系统运行的安全性和经济性。

本发明授权一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于势博弈的电网交通系统日前分布鲁棒调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、分别建立电网和交通网系统模型及优化问题；步骤2、分别建立交通需求和光伏出力的不确定集和模糊集；步骤3、基于势博弈函数构建集中优化问题，并提出分布鲁棒优化问题的重构方式及求解算法；步骤4、电网交通耦合系统日前优化调度案例分析；所述步骤1还包括：步骤1.1、建立交通流量分配模型及交通侧优化问题；步骤1.2、建立配电网及微网系统模型，构建电网侧优化问题；步骤1.3、构建电网和交通两侧非合作博弈关系；步骤1.4、建立耦合系统势博弈函数；所述步骤1.1还包括：假设在一个有限范围的交通网络中，包含多个起点o和多个终点d，且有多条路径p可使电动汽车从起点o到终点d，每条路径p都由多个链路l组成，建立交通网络中每一时刻链路流量xl,t与路径流量的关系模型： 式中，为t时刻从起点o到终点d的总交通需求，表示链路与路径的矩阵关系；为保证每辆电动汽车经过该交通网络均进行一次充电操作，添加以下约束，表示在电网节点j所连接的快速充电站处的链路上的流量xj,t与路径流量的关系模型： 式中，为快速充电站位置与路径的矩阵关系；电动汽车根据各路线的拥挤程度和快速充电站的充电价格选择行驶路线和充电决策，根据美国道路局函数，车辆在链路l上的行驶时间与链路流量的关系为： xl,t≤Cl8式中，为车辆在链路l上的自由行驶时间，Cl为链路l的容量；车辆在链路l上的拥堵时间为： 假设电网节点j处的快速充电站的充电价为λj,t，则单辆车从起点o到达终点d的总成本为： 式中，et为每辆电动汽车的充电量，ω为时间的等价成本；根据Wardrop用户均衡原则，构造交通管理问题，在此优化问题取得最优决策时，交通网内没有车辆可以通过改变自身行驶决策使自己的总成本更低，该交通管理问题描述为： 同时，优化问题11等价于以下Karush-Kuhn-Tucker条件： 分别用大M法和分段线性化方法对式12和9进行线性化，并分别替换为式13和14： 其中，为从起点o到达终点d的最小成本，为二进制变量，H、gl,h和Δxl,h,t分别表示所划分的线段个数、线段斜率和线段h的链路流量；基于上述约束，构建交通侧线性优化问题： s.t.1-6,8,13,14；所述步骤1.2还包括：电网侧优化目标为最大化运行效益，成本函数表示为： 式中，表示DG运行成本；表示ES运行成本；表示需求响应成本；表示从主网买电成本；为微网j从主网买电量卖给主网的电量DG发电量储能放电量储能充电量及负荷构成的向量；约束条件包括：微网与主网交易约束、DG约束、ES充放电约束、柔性负荷需求响应约束、电网潮流约束；所述微网与主网交易约束包含交易成本函数和与主网单位时间交易电量限制，如下所示： 式中，为主网日前电能交易价格，为微网与主网间电能交易的上限，uj,t为二进制变量，代表两者的买卖状态；所述DG约束包括DG运行成本函数和单位时间DG发电量限制，如下所述： 式中，a、b、c为DG发电的成本系数，和分别为DG发电的上下限值；所述ES充放电约束包含ES运行成本函数、相邻时段ES带电量约束、单位时间充放电量限制和SOC约束，分别表示如下： Ej,0＝Ej,T26SOCj,min≤Ej,tEL≤SOCj,max27式中，λES、ηC、ηD分别为ES充放电产生的单位成本、ES的充电和放电效率；为ES每个时段充放电量的上限，vj,t为二进制变量，代表ES的充放电状态；EL为ES额定容量；所述柔性负荷需求响应约束包含需求响应成本函数、各时间段柔性负荷上下限值及柔性负荷全天总量限制，分别表示如下： 式中，λDR为负荷需求响应的单位调度成本，和分别为微网实际满足的需求响应负荷和负荷的期望值，为节点j处的需求响应负荷一天的需求总和非线性约束28可线性化为31-33 所述电网潮流约束包括电网节点功率守恒和线路损耗约束，分别表示如下： pji,t＝bjiθj-θi36 式中，θj-θi为传输线ji之间的电压相角差，用弧度计算，bji为线路电纳；所述步骤1.3还包括：在所述步骤1.1和所述步骤1.2中，在充电价格给定时，交通侧电动汽车通过改变行驶路线决策试图最小化总成本，各微网决策者通过改变日前调度和运行决策最大化运行收益，同时，两网间保持供需平衡，并在两网间形成非合作博弈关系；对于交通侧，其参与者为所有电动汽车，用集合表示，策略集为车辆v在起点o和终点d之间所有可选择的路径，根据交通网约束，可以将策略集替换为每条路径的流量，即各电动汽车试图最大化个体收益，则收益函数为对于电网侧，其参与者为所有微网决策者，用集合表示，策略集则由各微网运行决策组成，记为各微网尝试最大化个体收益，则收益函数为由此，构建博弈模型其中，交通侧策略集受不确定量交通需求约束，同时，电网侧策略集受光伏出力的不确定性约束；所述步骤1.4还包括：上述步骤1.1-步骤1.3的理论框架下，寻求耦合系统的纳什均衡，同时做出电网日前调度决策；该纳什均衡通过式38的势博弈函数获得，其中的变量满足优化问题15和16的所有约束条件： 引入拉格朗日乘子证明势博弈函数对交通电网两侧均为势博弈函数，具体如下：首先，分别建立-Φ关于约束1和34的拉格朗日函数LT-P、优化问题15关于约束1的拉格朗日函数LT和优化问题16关于约束34的拉格朗日函数LP，λj,t和为拉格朗日乘子： 其次，通过计算可得式42和43成立： 最后，式42和43说明，在势博弈Ξ中，每个参与者的效用和收益函数映射到势博弈函数上；博弈Ξ的纳什均衡等价于势函数38的最优解集，其中决策变量的可行集由优化问题15和16的约束来定义；通过寻找势函数38的局部最优来确定耦合系统的最优策略；所述步骤3还包括：势函数39的纳什均衡状态可通过等价优化问题51得到，确保参与者个体最优： s.t.1-6,8,13,14,17-37模型重构方法和求解算法：步骤3.1、将公式51等效为紧凑的矩阵形式： 式中，向量为第一阶段决策，为第二阶段追索决策；步骤3.2、对第二阶段优化问题进行离散化和对偶变换处理，引入对偶变量γmt和对偶向量ηt、νmt，可得到等效重构： 由于53中存在双线性项，取向量σ1,t和σ2,t满足0≤σ1,t,σ2,t≤1，σ1,t，且令σt＝σ1,t-σ2,t，结合53和原优化问题52，通过对偶转换和大M法线性化后得到优化问题52的子问题54、Benders割55及主问题56： 步骤3.3、建立Benders迭代优化算法。

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