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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安理工大學(xué)申請(qǐng)的專利考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法獲國(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：CN120546112B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202511022285.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/32；該發(fā)明授權(quán)考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法是由曹戈;靳彥鵬;賈嶸;韓向陽;郭楊彥;趙展碩;馬富齊;王曉衛(wèi);焦洋;朱彧;馬琴琴;黎亦凡;郭一鳴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法，通過實(shí)時(shí)采集電力網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)的多維度數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)用戶均衡混合交通流分配模型刻畫電動(dòng)汽車用戶在不同感知偏差下的路徑選擇和充電行為，通過交通?電力耦合網(wǎng)絡(luò)時(shí)空關(guān)聯(lián)約束，將交通與電力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行耦合；綜合充電站光伏出力和交通網(wǎng)出行用戶行為感知偏差多維度不確定性，建立光儲(chǔ)充電站兩階段魯棒優(yōu)化模型。針對(duì)具體模型設(shè)計(jì)高效的求解算法，最終生成配電網(wǎng)和光伏充電站設(shè)備在最壞場(chǎng)景下的最優(yōu)運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)了配電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性與魯棒性的動(dòng)態(tài)最優(yōu)平衡，在保證系統(tǒng)安全裕度的同時(shí)降低運(yùn)行成本，顯著提升了復(fù)雜耦合系統(tǒng)的協(xié)同調(diào)控能力。

本發(fā)明授權(quán)考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮充電用戶出行行為偏差的光儲(chǔ)充電站魯棒優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 基于車-路-站-網(wǎng)協(xié)同架構(gòu)，實(shí)時(shí)采集電力網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)的多維度數(shù)據(jù)； 基于采集的所述交通網(wǎng)絡(luò)的OD需求數(shù)據(jù)和路段擁堵特征，采用隨機(jī)用戶均衡混合交通流分配模型刻畫電動(dòng)汽車用戶在不同感知偏差下的路徑選擇和充電行為，結(jié)合交通網(wǎng)絡(luò)均衡特性推演充電汽車的時(shí)空分布； 基于所述充電汽車的時(shí)空分布，構(gòu)建交通-電力耦合網(wǎng)絡(luò)時(shí)空關(guān)聯(lián)約束，將交通與電力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行耦合，確定各充電站的充電負(fù)荷分布； 基于所述隨機(jī)用戶均衡混合交通流分配模型，獲得交通網(wǎng)絡(luò)出行用戶行為感知偏差多維度不確定性區(qū)間，同時(shí)結(jié)合光伏出力波動(dòng)，構(gòu)建多維不確定性波動(dòng)區(qū)間集合，包括： 基于所述隨機(jī)用戶均衡混合交通流分配模型構(gòu)建用戶不同感知程度的充電負(fù)荷多面體不確定區(qū)間集合，表示為： ； 其中，為時(shí)刻充電站對(duì)應(yīng)虛擬路段的流量，即充電站車流量，為感知系數(shù)，，分別表示不同感知系數(shù)下時(shí)刻充電站虛擬路段交通流的最大值和最小值，表示時(shí)段交通流的偏差范圍；為二進(jìn)制變量，取值為1時(shí)，相應(yīng)時(shí)段的不確定變量取到區(qū)間邊界值；為充電負(fù)荷的不確定性調(diào)節(jié)參數(shù)，表示在調(diào)度周期內(nèi)相應(yīng)不確定變量取到波動(dòng)區(qū)間邊界值的時(shí)段總數(shù)，用于調(diào)節(jié)魯棒最優(yōu)解的保守性；為感知系數(shù)的上邊界取值，為感知系數(shù)的下邊界取值，為混合交通流分配的隨機(jī)用戶均衡模型，為調(diào)度周期，為配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的PV-ESS-CS的充電站負(fù)荷，為單臺(tái)電動(dòng)汽車的充電功率； 多維不確定性波動(dòng)區(qū)間集合表示為： ； 其中，為光伏出力允許的最大波動(dòng)偏差；為二進(jìn)制變量，取值為1時(shí)相應(yīng)時(shí)段的不確定變量取到區(qū)間邊界值，為接入節(jié)點(diǎn)的光伏注入功率，為光伏的基準(zhǔn)功率，為光伏的不確定性調(diào)節(jié)參數(shù)； 基于所述多維不確定性波動(dòng)區(qū)間集合，構(gòu)建電力交通耦合系統(tǒng)中含光儲(chǔ)充電站的兩階段魯棒優(yōu)化最優(yōu)運(yùn)行模型，確定最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)的約束條件和目標(biāo)函數(shù)； 基于預(yù)設(shè)的嵌套外逼近CCG算法求解所述兩階段魯棒優(yōu)化最優(yōu)運(yùn)行模型，獲得配電網(wǎng)和光儲(chǔ)充電站設(shè)備在最壞場(chǎng)景下的最優(yōu)運(yùn)行策略。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西安理工大學(xué)，其通訊地址為：710048 陜西省西安市金花南路5號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。