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龍圖騰網獲悉國網江蘇省電力有限公司;國網江蘇省電力有限公司揚州供電分公司申請的專利考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略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：CN119231550B 。

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：202410997840.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略是由李杰;梁文騰;劉宇恒;朱健;李言;周楠;陳艷;薛鐘兵設計研發完成，并于2024-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略在說明書摘要公布了：本發明涉及一種考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略，其包括以下步驟：步驟S1：建立配電網無功優化模型；步驟S2：對分布式光伏出力和負荷歷史數據進行場景聚類并構建典型場景的概率分布不確定性集合；步驟S3：采用分布魯棒優化方法，建立配電網兩階段分布魯棒無功優化模型；步驟S4：采用列與約束生成column?and?constraintgeneration，CCG算法對各區域兩階段分布魯棒無功優化模型求解；步驟S5：構建配電網分布式無功優化求解框架；步驟S6：采用自適應超松弛懲罰參數交替方向乘子法alternatingdirectionmethodofmultipliers，ADMM進行全局協調更新求解。本發明能夠顯著降低電能損耗，提高電力系統的經濟性和穩定性。

本發明授權考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略在權利要求書中公布了：1.一種考慮源荷不確定性的電力系統雙層協同無功控制策略，其特征在于：其包括以下步驟： 步驟S1：建立配電網無功優化模型； 步驟S2：采用K-means聚類算法對歷史數據進行場景聚類，并基于KL散度構建概率不確定性集合； 步驟S3：采用分布魯棒優化方法，建立配電網的兩階段分布魯棒無功優化模型； 步驟S4：采用CCG算法對各區域兩階段分布魯棒無功優化模型求解； 步驟S5：在配電網分布魯棒無功優化模型的基礎上，搭建配電網分布式無功優化求解框架； 步驟S6：采用自適應超松弛懲罰參數ADMM算法進行全局協調更新求解； 步驟S6中，包括如下： 1初始化；設置外層分布式無功優化的迭代次數k＝0；耦合支路全局變量耦合支路對偶變量耦合支路變量給定各區域初始懲罰參數ρ0的值以及收斂精度κ＝10-4；內層分布魯棒無功優化上界UB＝+∞，下界LB＝-∞，迭代次數m＝1，收斂誤差ε＝10-6； 2求解各區域分布魯棒無功優化模型；建立各區域增廣拉格朗日目標函數為： Ya,s＝{Ua,s,i,Ua,s,j,Pa,s,ij,Qa,s,ij,Ia,s,ij}36 式中：xa為區域a中配電網分布魯棒無功優化第1階段的決策變量，ya,s為區域a中場景s下配電網分布魯棒無功優化第2階段的決策變量，Ya,s為區域a中場景s下配電網耦合支路變量，是耦合支路全局變量，是耦合支路對偶變量，pa,s為區域a中場景s下的概率值，Ua,s,i表示支路電壓，Pa,s,ij表示支路ij上的有功功率，Qa,s,ij表示支路ij上的無功功率，Ia,s,ij表示支路ij上的電流； 為第k次迭代時區域a中各耦合支路相關懲罰參數組成的向量；為加權范數的平方，即 3區域間信息交換和更新；各區域通過耦合支路交換耦合變量信息，利用式38-39更新各區域全局變量和對偶變量即 式中：為第k次迭代時區域a中耦合支路ij相關的懲罰參數值；為第k次迭代時區域a中耦合支路ij相關的輔助懲罰參數值，用于使以超松弛的方式進行更新； 4算法收斂判斷；根據ADMM算法的原始殘差和對偶殘差構建收斂判據為： 式中：為第k次迭代時區域a在場景s下的原始殘差；為第k次迭代時區域a在場景s下的對偶殘差；當κk≤10-4時，算法收斂，輸出配電網分布式無功最優控制策略；否則，繼續步驟5； 5變量更新和返回；根據式43-44更新懲罰參數和輔助懲罰參數的值，更新k＝k+1，返回步驟2； 式中：η和μ2分別為懲罰參數和輔助懲罰參數的自適應調節系數；γ和μ1為懲罰參數和輔助懲罰參數更新判據系數。

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