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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于區塊鏈的機組組合可信優化算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：CN119090069B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202411155383.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于區塊鏈的機組組合可信優化算法是由詹強;平健;陳思捷;嚴正設計研發完成，并于2024-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于區塊鏈的機組組合可信優化算法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于區塊鏈的機組組合可信優化算法，涉及能源區塊鏈領域，提出了基于區塊鏈鏈上?鏈下協同思想的機組組合可信求解方法，首先，提出了“鏈上分割比對尋優，鏈下并行容錯求解”思想，建立了鏈上?鏈下協同的SCUC求解架構，解決了傳統區塊鏈技術難以支撐SCUC模型求解任務的局限。隨后，建立了機組組合解空間容錯分割方法，以兼顧區塊鏈環境下SCUC模型求解結果可信賴性和求解過程效率性，最后，設計了相應的SCUC可信求解智能合約。本發明所提SCUC模型可信求解方法具有最優性可驗證、滿足拜占庭容錯性和求解效率性的優點。

本發明授權基于區塊鏈的機組組合可信優化算法在權利要求書中公布了：1.基于區塊鏈的機組組合可信優化算法，其特征在于，包括如下步驟： 1建立SCUC模型以及鏈上-鏈下協同的SCUC求解架構，所述架構包括鏈上尋優層和鏈下求解層，其中鏈上尋優層由一組區塊鏈共識節點組成，負責將SCUC模型解空間分割成若干個存在冗余的子解空間，分發至鏈下求解層，并通過比對鏈下求解層提交的正確求解結果，得到原模型最優解；鏈下求解層由一組求解節點組成，各求解節點在鏈上尋優層分發的對應子解空間內搜索原模型的局部最優解，并提交至鏈上尋優層； 2建立機組組合解空間容錯分割方法，以兼顧區塊鏈環境下SCUC模型求解結果可信賴性和求解過程效率性； 3設計相應的SCUC可信求解智能合約； 所述步驟1建立SCUC模型的步驟為： SCUC模型以總發電成本最低為目標，其目標函數表示為： 其中，T為調度周期內的時段總數；I為可啟停機組總數；分別為第i臺機組在時段t內的電能量成本、啟動成本和關機成本； 電能量成本 其中，K為機組i在時段t內的分段報價數目；和分別為機組i在時段t內第k個分段的報價和中標量；αi,t為機組i在時段t內的在線狀態，1表示機組在線，0表示機組不在線；為機組i在時段t內的最小技術出力成本； 啟動成本 其中，βi,t表示機組i在時段t內是否執行啟動動作1表示執行啟動動作，0表示未執行啟動動作；為機組i的啟動費用； 關機成本 其中，γi,t表示機組i在時段t內是否執行關機動作1表示執行關機動作，0表示未執行關機動作；為機組i的關機費用； 約束條件 功率平衡約束 其中，Pi,t為機組i在時段t內的出力；N為節點數；Dn,t為節點n在時段t內的負荷；為機組i在時段t內的最小技術出力； 系統備用容量約束 其中，為機組i在時段t內的機組最大出力；M為省間聯絡線總數；為省間聯絡線m在時段t的傳輸功率；ηi為機組置信因子；Pt up、Pt down分別為時段t的系統正備用約束松弛因子和系統負備用約束松弛因子；分別為時段t的系統正備用需求和系統負備用需求； 機組分段報價中標約束 其中，為機組i在時段t內第k個分段報價的申報量； 機組爬坡速率約束 其中，和分別為機組i在時段t的最大上爬坡速率和最大下爬坡速率； 機組最小連續啟停時間約束 其中，和分別為機組i在時段t時已經連續開機和連續停機的時間；和分別為機組i的最小連續開機時間和最小連續停機時間； 能量約束 其中，En,t為時段t時節點n的凈注入功率；Λn為節點n上的所有機組的集合；Fl,t為時段t時線路l的支路潮流；SFn,l為節點n對線路l的輸出功率轉移分布因子；分別時段t線路l的傳輸功率上限、上限； 所述步驟2建立機組組合解空間容錯分割方法的步驟為：首先，在機組組合模型中選取a個0-1變量，將完整解空間Ω分割為X＝2a個分割單元隨后，將分割單元重新組合為N個子解空間每個子解空間包含[Xf+1N]個分割單元，分別分發給求解節點負責尋優，各求解節點根據劃分的子解空間并行尋優，并將求解結果提交至鏈上，共識節點通過交叉通信校驗比對所有求解結果，將滿足約束條件且總發電成本最小的求解結果作為最終最優解； 在所述鏈上尋優層，基于離散優化問題的經典分支定界思想，利用機組組合模型中的0-1變量將原始解空間分割為一組分割單元，并將分割單元組合為N個子解空間，分發給求解節點負責尋優，其中N為求解節點數量，子解空間分割滿足以下條件： 負載均衡性：各求解節點負責尋優的子解空間大小相同，如式12所示： 其中，J為求解節點數量，為求解節點j負責尋優的子解空間，|·|表示解空間包含的分割單元數量； 拜占庭容錯性：假設求解節點中存在不多于f個作弊求解節點，通過提交錯誤求解結果、不提交求解結果方式擾亂求解過程，則任意f+1個求解節點應還原完整解空間，如式13所示： 其中，Ω為機組組合模型的解空間； 最小冗余性：各求解節點負責尋優的子解空間應盡量減少冗余，如式14所示： 所述步驟3設計相應的SCUC可信求解智能合約的步驟包括SCUC模型準備、解空間容錯分割、最優解校核比對三個階段，包括以下函數： 1SCUC模型準備階段 ①模型數據上傳函數：市場運營機構收集各發電機組的相關參數及市場邊界條件，建立SCUC模型，將模型轉換為JSON格式并上傳至區塊鏈，包含目標函數和各約束條件，如式1-式11所示，供各求解節點訪問和下載，確保后續求解過程的一致性； 2解空間分割階段 ②解空間分割函數：選取a個SCUC模型中的0-1變量，將解空間Ω分割為X＝2a個分割單元隨后將分割單元重新組合為N個子解空間，形成如式15所示的分配方案M： 其中矩陣M的行數N為子解空間數量，列數X為分割單元數量；元素Mij＝1表示子解空間包含分割單元Mij＝0則表示子解空間不包含分割單元 3最優解校核比對階段 ③局部最優解發布函數：各求解節點在鏈下獨立搜索對應子解空間內的局部最優解，并將計算得到的局部最優解Li提交至區塊鏈； ④約束條件驗證函數：收集各求解節點的局部最優解Li后，驗證各個局部最優解是否滿足約束條件如式5-式11，將不滿足約束條件的局部最優解去除； ⑤最終最優解比對函數：比對所有滿足約束條件的局部最優解，將總發電成本最小的局部最優解作為最終最優解G。

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