买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119482447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510031892.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法及系统是由薄耀龙;袁梦瞳;夏杨红;刘可佳;韦巍设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法及系统。本发明根据各个资源的调节上下限和实际线路容量约束，设计以运行成本最优和调频性能最高为双优化目标的AGC指令分解模型；将模型的拉格朗日乘子解耦，采用精确扩散算法实现指令的快速精确求解；最后含有通信噪声的智能体通讯模型。将精确扩散算法改写并引入增益函数，使精确扩散算法具有平移噪声的能力，提高算法的鲁棒性。

本发明授权基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于精确扩散算法的虚拟电厂去中心化AGC方法，其特征在于，包括：获取虚拟电厂中各分布式资源当前的运行参数、上一控制周期的控制参数和调频性能评价指标；其中，调频性能评价指标包括响应爬坡率、响应时间、响应精度；将各分布式资源作为AGC单元，并基于获取的各AGC单元当前的运行参数和调频性能评价指标进行一次调频和二次调频，共同维持虚拟电厂频率稳定；其中，二次调频是基于获取的虚拟电厂中各分布式资源当前的运行参数、上一控制周期的控制参数和调频性能评价指标利用以运行成本最优和调频性能最高为双优化目标的AGC指令分解模型求解获得各分布式资源下一控制周期的实际功率指令；然后各分布式资源即AGC单元根据对应的实际功率指令进行控制功率；其中，所述以运行成本最优和调频性能最高为双优化目标的AGC指令分解模型求解时考虑的约束包括功率供求平衡约束、各个分布式资源功率调整上下限约束和线路容量约束；所述AGC指令分解模型的目标函数表示如下： 式中，n代表AGC单元的个数，Ci表示第i个AGC单元的目标函数，ΔT是各控制间隔的实施周期，t代表当前时间点，t＝ΔT,2*ΔT,…,N*ΔT，N为控制周期总个数；ai,bi,ci是各个AGC单元的运行成本系数，代表t时刻第i个AGC单元的实际功率指令，表示t时刻第i个AGC单元的初始功率；为t时刻第i个AGC单元的调节里程命令；σi代表性能不足指标；σi＝1-si，si代表虚拟电厂第i个分布式资源的调频质量综合评价指标；si的具体公式如下： 式中，代表第i个AGC单元的响应爬坡率评估指标，为第i个AGC单元实际的爬坡速率，为第i个AGC单元的实际功率输出调整量，为爬坡速率计算起始时刻，为爬坡速率计算终止时刻，为虚拟电厂调频资源平均标准调节速率； 式中，代表第i个AGC单元响应时间评价指标，为第i个AGC单元的实际延迟误差，为第i个AGC单元响应动作的时刻，为调节指令下发给第i个AGC单元的时刻，为调频资源响应调节指令允许的延迟误差； 式中，代表调节精度指标，为第i个分布式资源的实际调节误差，为第i个分布式资源进入目标死区的时刻，为第i个分布式资源调节精度计算终止时刻，Pstandard为调频资源响应AGC控制器调节指令的允许调节误差；采用精确扩散算法在每个控制周期内对所述以运行成本最优和调频性能最高为双优化目标的AGC指令分解模型求解，具体包括：将所述以运行成本最优和调频性能最高为双优化目标的AGC指令分解模型的目标函数及功率供求平衡约束和线路容量约束改写成拉格朗日对偶函数的形式，并对其中的拉格朗日乘子解耦；初始化拉格朗日乘子、迭代步长及迭代次数；基于获取的各分布式资源当前的运行参数和调频性能评价指标利用精确扩散算法对拉格朗日乘子进行更新；根据拉格朗日乘子更新结果计算对应迭代轮次k+1对应的最佳的t时刻第i个调频AGC单元的实际功率指令的中间变量基于中间变量结合各个分布式资源功率调整上下限约束进行修正得到对应迭代轮次k+1的最佳的t时刻第i个调频AGC单元的实际功率指令；根据拉格朗日乘子更新结果进行重复迭代直至达到设定的迭代次数，获得最终的最佳的t时刻的第i个调频AGC单元的实际功率指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。