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龍圖騰網獲悉江蘇睿智聚合科技有限公司申請的專利一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120046961B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510526596.7，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法是由齊祥龍;鐘杰設計研發完成，并于2025-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法在說明書摘要公布了：本發明屬于發電配電技術領域，本發明公開了一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法，包括：基于數據終端對目標電力區域內的日前電力運行狀況進行多源數據采集，獲得相應的多源特征信息，并基于其進行不同時間尺度下的日前電力運行預測，獲得相應的日前特征預測信息；基于所獲得的日前特征預測信息構建相應的虛擬電廠：獲取相應虛擬電廠的運行約束條件，并基于其對相應虛擬電廠的目標函數進行求解，獲得相應的最優調度優化方案；基于所述最優調度優化方案生成設備級控制指令，并基于其對目標電力區域內的發電和配電過程進行管控，并同步對相應最優調度優化方案進行滾動修正；本發明顯著提升了虛擬電廠的經濟性、低碳性與可靠性。

本發明授權一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法在權利要求書中公布了：1.一種響應需求競價的虛擬電廠調度優化方法，其特征在于，包括： 步驟一：基于數據終端對目標電力區域內的日前電力運行狀況進行多源數據采集，獲得相應的多源特征信息，并基于其進行不同時間尺度下的日前電力運行預測，獲得相應的日前特征預測信息，包括： 將所采集的多源特征信息輸入至預選訓練的多尺度混合預測模型內進行不同時間尺度下的數據預測，獲得相應的日前特征預測信息； 所述多尺度混合預測模型的訓練過程包括： 所述多尺度混合預測模型的主干框架為分層聯邦學習框架；所述分層聯邦學習框架的基礎架構為邊緣節點層、邊緣聚合層和云端聚合層；相應的訓練過程如下：將輸入的多源特征信息分別分配至邊緣節點層內的不同邊緣節點內，所述邊緣節點基于預先部署的時間戳進行時間尺度對齊，并基于預先構建的時間軸索引對相應時間尺度對齊后的多源特征信息進行滑動接續，獲得相應樣本序列；依據邊緣節點內的并行雙通道輸入層對相應樣本序列進行超短期和中長期預測，獲得相應的預測結果；基于引入的跨層級注意力機制對各個邊緣節點的預測結果進行權重計算并輸入至邊緣聚合層；所述邊緣聚合層分別以每小時執行邊緣層聚合和云端聚合；所述云端聚合層分別以每日執行邊緣層聚合和云端聚合；重復相應訓練過程，直至模型的多任務損失函數的函數值趨于收斂，保存模型參數，即訓練完成； 步驟二：基于所獲得的日前特征預測信息構建相應的虛擬電廠，相應的構建過程包括： 步驟S1、引入動態碳價因子，并結合碳交易過程中的不確定性構建相應的碳交易模型； 步驟S2、基于用戶側需求響應的不確定性構建相應的綜合響應模型； 步驟S3、基于所獲得的日前特征預測信息對虛擬電廠運行場景進行場景建模，獲得相應的電廠運行場景； 步驟S4、基于所獲得的碳交易模型、需求響應模型和電廠運行場景構建相應的虛擬電廠，并基于所有電廠運行場景下的最大凈收益和最小碳排放量構建目標函數； 步驟三：獲取相應虛擬電廠的運行約束條件，并基于其對相應虛擬電廠的目標函數進行求解，獲得相應的最優調度優化方案，包括： 基于所述約束條件對目標函數進行求解劃分，將其劃分為云端主問題和邊緣子問題； 分別以凈收益最大化和碳排放量最小化為目標進行單獨最優求解，獲得相應的最大凈收益和最小碳排放量； 分別基于所獲得的最大凈收益和最小碳排放量設定虛擬電廠的凈收益和碳排放量的上下邊界；并基于其分別獲取虛擬電廠的管理用戶對凈收益值和碳排放量的單目標期望系數； 基于所述單目標期望系數將原始目標函數的目標求解問題轉換為管理用戶的期望求解問題； 基于粒子群優化算法對轉換后的期望求解問題和邊緣子問題進行協同求解，獲得相應的最優求解方案； 基于所構建的虛擬電廠對相應最優求解方案進行方案模擬運行，并基于運行結果判斷是否符合最優求解；若不符合，則基于上述最優求解過程重新求解，若符合，則將相應最優求解方案作為最優調度優化方案進行輸出； 步驟四：基于最優調度優化方案生成設備級控制指令，所述虛擬電廠基于設備級控制指令對目標電力區域內的發電和配電過程進行管控，同時基于數據終端對相應管控過程中的設備運行狀況進行實時更新，并基于其對相應最優調度優化方案進行滾動修正。

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