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龍圖騰網獲悉三峽大學申請的專利基于多層次博弈的多微網雙向分時電價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：CN119228406B 。

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：202411129960.8，技術領域涉及：G06Q30/0201；該發明授權基于多層次博弈的多微網雙向分時電價優化方法是由王燦;劉于正;張羽;何錦濤;楊代強;邾玢鑫;楊楠;徐恒山;楊義設計研發完成，并于2024-08-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多層次博弈的多微網雙向分時電價優化方法在說明書摘要公布了：基于多層次博弈的多微網雙向分時電價優化方法,首先，本發明在以多微網系統為背景的電能交易中，設計了一種同時面向發電商和用戶的雙向分時電價激勵機制；其次，建立了一種以發電商、MGCC和微網用戶為主體，耦合非合作博弈和主從博弈的多層次差異化博弈模型。最后，采用雙層粒子群算法結合Cplex求解器對所建立的多層次博弈模型進行求解，得到最優雙向分時電價優化策略。本發明所提分時電價優化方法能夠優化能源管理，降低系統運營成本及用戶用電成本，提高發電商經濟效益。

本發明授權基于多層次博弈的多微網雙向分時電價優化方法在權利要求書中公布了：1.基于多層次博弈的多微網雙向分時電價優化方法,其特征在于包括以下步驟： 步驟1：在以多微網系統為背景的電能交易中，設計了同時面向發電商和用戶的雙向分時電價激勵機制； 步驟2：建立了以發電商、微網控制中心MGCC和微網用戶為主體，耦合非合作博弈和主從博弈的多層次差異化博弈模型； 步驟3：采用雙層粒子群算法結合求解器，對步驟2建立的多層次差異化博弈模型進行求解，得到最優雙向分時電價優化策略； 所述多層次差異化博弈模型求解包括如下步驟： S1：尋找上層博弈的均衡點: S1-1：初始化粒子群；設定發電商和MGCC的決策范圍，并隨機初始化粒子群的位置和速度；每個粒子代表一組可能的策略組合，即一組發電商和MGCC的決策； S1-2：評估適應度；對于每組可能的策略組合，計算其對應的發電商和MGCC收益； S1-3：更新個體和全局最優解；對于每個粒子，根據收益更新其個體最優解，即保存歷史最佳位置和對應的收益值；然后，在整個粒子群中找到全局最優解，即最優的博弈策略組合； S1-4：更新粒子位置和速度；根據個體歷史最優位置和全局最優位置，更新粒子的位置和速度； S1-5：收斂判斷；判斷是否達到最大迭代次數；如果未達到，則返回S1-2繼續迭代； S1-6：調用Cplex求解器；將粒子群算法尋到的均衡點作為初始解輸入Cplex求解器，得到博弈結果； S2：尋找下層博弈的均衡點: S2-1：設定MGCC和用戶的決策范圍，并隨機初始化粒子群的位置和速度；每個粒子代表一組可能的策略組合，即一組MGCC和用戶的決策； S2-2：計算每組策略的目標函數；輸入上層博弈的結果作為參數，求解下層博弈； S2-3：對于每個粒子，根據收益更新其個體最優解，即保存歷史最佳位置和對應的收益值；然后，在整個粒子群中找到全局最優解，即最優的博弈策略組合； S2-4：根據個體歷史最優位置和全局最優位置，更新粒子的位置和速度； S2-5：判斷是否達到最大迭代次數；如果未達到，則返回S2-2繼續迭代； S2-6：將粒子群算法尋到的均衡點作為初始解輸入Cplex求解器，得到博弈結果； S3:反饋和整合：將下層博弈結果反饋給上層博弈，重新調整上層策略；進行上層和下層博弈的綜合優化，確保最終結果滿足整體目標； S4:重新求解：基于反饋結果和調整后的參數，重復執行上層和下層博弈的求解過程S1-S2； S5:驗證優化調整后的結果是否更優，若滿足要求，則完成整個求解流程； 通過博弈過程，得出上層和下層博弈的最優解，包括發電商的最優售電電價和發電計劃，MGCC的最優購電計劃和售電電價，以及用戶的最優用電計劃。

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