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龍圖騰網(wǎng)獲悉青島科技大學(xué)申請(qǐng)的專利不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120181614B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510255687.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法是由鞏敦衛(wèi);黃宏旭;梁睿;孫靖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法在說(shuō)明書摘要公布了：工業(yè)虛擬電廠VPPs中的可行域評(píng)估FRA由大規(guī)模工業(yè)負(fù)荷激活需求驅(qū)動(dòng)，這促進(jìn)了靈活資源的聚合以應(yīng)對(duì)調(diào)峰。然而，在礦山生產(chǎn)線中，大量設(shè)備和隱私保護(hù)的需求使得差異化資源聚合變得具有挑戰(zhàn)性。本發(fā)明公開了一種不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法，以在信息不完備的條件下解決煤礦VPP的FRA問題。該數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逆優(yōu)化可行域估計(jì)算法基于歷史能源調(diào)度數(shù)據(jù)逼近設(shè)備和FRA參數(shù)，有效地應(yīng)對(duì)信息不完備的問題，解決了礦山中未知參數(shù)和數(shù)據(jù)隱私帶來(lái)的不完美信息。本文的提示整理如下。第二節(jié)簡(jiǎn)要介紹了煤礦VPP可行域估計(jì)問題。

本發(fā)明授權(quán)不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種不完全信息下礦山虛擬電廠可行域評(píng)估方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟一：定義礦山虛擬電廠可行域與子系統(tǒng)模型 定義礦山虛擬電廠可行域是能量調(diào)度變量的子空間，表示其與配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商和帶式輸送機(jī)負(fù)荷峰谷調(diào)節(jié)的功率交換范圍，記為ΩV: 其中：ΩV表示可行區(qū)域；表示在所有時(shí)間間隔上由索引的帶式輸送機(jī)的總功率消耗；表示煤礦VPP與配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的總功率交換；和Ξ|I|分別煤礦能量?jī)?yōu)化調(diào)度的決策變量與設(shè)備外部參數(shù)；h·表示所有等式約束的集合；g·表示所有不等式約束的集合； 由于參數(shù)Ξ|I|未知且設(shè)備數(shù)量龐大，直接求解NP難問題不可行，因此利用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建估計(jì)出的近似可行域： 其中：表示在參數(shù)Ξ|I|未知的條件下獲得的接近真實(shí)的可行區(qū)域ΩV的代理可行區(qū)域；表示參數(shù)Ξ|I|的近似值；為參數(shù)的近似值；表示估計(jì)可行域中所有等式約束的集合；表示估計(jì)可行域中所有不等式約束的集合； 步驟二：構(gòu)建能源-運(yùn)輸協(xié)同煤礦優(yōu)化調(diào)度模型 以煤礦運(yùn)行成本最小化為目標(biāo)，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)； 以煤礦工業(yè)能源系統(tǒng)和煤炭運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的配置，根據(jù)煤炭運(yùn)輸、能量單元、帶式輸送機(jī)、儲(chǔ)能裝置和能源平衡建立約束條件；以最小化煤礦運(yùn)行成本為目標(biāo)，以決策變量和Ξ|I|對(duì)構(gòu)建的能源-運(yùn)輸協(xié)同煤礦優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行重構(gòu)； 步驟三：基于逆向優(yōu)化的參數(shù)辨識(shí) 基于歷史數(shù)據(jù)集通過(guò)KKT條件將雙層優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單層優(yōu)化問題，以最小化代理區(qū)域與真實(shí)區(qū)域的損失函數(shù)為目標(biāo)，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的逆優(yōu)化可行域估計(jì)模型； 步驟四：將基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的逆優(yōu)化可行域估計(jì)模型轉(zhuǎn)換為逆優(yōu)化問題，利用學(xué)習(xí)型FRA算法對(duì)代理可行區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化求解。

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