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龙图腾网获悉天津大学;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法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：CN115423297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211049350.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法是由侯恺;唐溥亭;李强;刘泽宇;肖迁;李温静;刘迪设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法，第一步，通过状态枚举法枚举出综合能源系统中所有设备故障组合；第二步，根据园区综合能源系统的可再生能源出力波动和负荷变化枚举所有不确定性场景；第三步，针对所述设备故障组合中每一个故障状态选择相应的不确定场景构建第一最优负荷削减模型；第四步，构建拉格朗日乘子判断模块对第一最优负荷削减模型评估：第五步，重复第三步直至计算完所有故障状态下的所有不确定场景；第六步，计算可靠性指标输出期望缺供电量；本发明将拉格朗日乘子应用于不同系统状态中故障影响的计算，代替传统的耗时严重的线性规划求解算法，可提升考虑大量不确定性的园区综合能源系统可靠性评估效率。

本发明授权基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法在权利要求书中公布了：1.基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 第一步，通过状态枚举法枚举出综合能源系统中所有设备故障组合； 第二步，根据园区综合能源系统的可再生能源出力波动和负荷变化枚举所有不确定性场景； 第三步，针对所述设备故障组合中每一个故障状态选择相应的不确定场景构建第一最优负荷削减模型；所述第一最优负荷削减模型为； 以综合能源系统中电、热、冷负荷削减量之和最小为目标函数，并引入权重系数来衡量不同类型能源的重要性；约束条件包括能量平衡约束、负荷削减量上下限、设备出力约束以及外部输入能量上下限； 其中，w=[we,wh,wc]是电、热、冷负荷削减的权重系数；S=[Se,Sh,Sc]T是电、热、冷负荷的削减量；P=[Pin,1,Pin,2,…,Pin,q]T是各个设备的输入功率，q是系统中设备总数；y是为把模型化为线性标准型加入的松弛变量；C是综合能源系统的耦合矩阵，定量表示了系统中各类能源的耦合关系；η=[η,1,η,2,…,η,q]T是各个设备的能量传递或转换效率；T是系统输入关系矩阵，表示了各个设备输入功率的能量类型；I是单位矩阵；L是综合能源系统中的电、热、冷负荷大小；Pcap=[Pcap,1,Pcap,2,…,Pcap,q]T是各个设备的容量；PEG=[PG+PPV+PWT,PNG]T是外部供给综合能源系统的最大电功率和天然气量，PG、PPV、PWT分别是传统发电机、光伏发电、风力发电的发电量，PNG是天然气站的输气量； 所述拉格朗日乘子判断模块从拉格朗日乘子集合中选取能满足最优性判据的拉格朗日乘子，根据拉格朗日乘子函数计算该场景下的最优负荷削减量；其中：所述拉格朗日乘子判断模块若找不到相匹配的拉格朗日乘子，则通过线性规划方法求解最优负荷削减模型，并保留求解过程产生的最优基矩阵以及拉格朗日乘子； 第四步，构建拉格朗日乘子判断模块对第一最优负荷削减模型评估，包括： S401建立拉格朗日乘子集合L-Set并对其进行初始化； S402通过线性规划方法对所述第一最优负荷削减模型初始计算获得最优基矩阵B和拉格朗日乘子λ存入拉格朗日乘子集合L-Set； S403根据拉格朗日乘子法计算后续不确定场景获得第二最优负荷削减模型； 其中，不确定性变化量Δb包括不同场景下的负荷水平变化ΔL和可再生能源出力波动ΔPEG； S404从拉格朗日乘子集合L-Set中挑选基矩阵B以及相应的拉格朗日乘子λ，如果最优性判据满足如下公式1要求，可通过如下公式2的拉格朗日乘子函数求解最优值；否则，仍通过线性规划求解方法求解模型，并保存新的基矩阵以及拉格朗日乘子至L-Set； 1 2 其中，xB和cB分别为与基矩阵B相对应的基向量和价值系数向量 第五步，重复第三步直至计算完所有故障状态下的所有不确定场景； 第六步，计算可靠性指标输出期望缺供电量。

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