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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计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：CN119154521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411671298.9，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计方法是由窦春霞;呙金瑞;岳东;张智俊设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计方法，包括：搭建虚拟电厂参与频率调节的控制架构；基于此，提出一种云边协同下针对丢包的虚拟电厂功率调度和通信资源分配的联合设计方案，其中在物理层，提出考虑丢包的虚拟电厂功率调度，在信息层，设计通信资源分配策略，以消除丢包影响，从而确定精确的功率调度；进一步，提出一种边端协同下预防网络攻击的高可靠信息传输方法，其中在物理层，实施动态功率控制，在信息层，采用数字签密算法，以改善系统信息传输抵御网络攻击，从而确保精确的动态控制。本发明能够有效减少多样化通信问题对虚拟电厂调频业务的影响，保证频率调节业务的实时性与准确性。

本发明授权多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计方法在权利要求书中公布了：1.多样化通信问题下虚拟电厂调频信息物理一体化设计方法，其特征在于，包含以下步骤：1搭建虚拟电厂参与频率调节的控制架构；2设计一种云边协同下针对丢包的虚拟电厂功率调度和通信资源分配的联合设计方案，其中在物理层，提出考虑丢包的虚拟电厂功率调度，在信息层，设计通信资源分配策略，以消除丢包影响，从而确定精确的功率调度；3设计一种边端协同下预防网络攻击的高可靠信息传输方法，其中在物理层，实施动态功率控制，在信息层，采用数字签密算法，改善系统信息传输抵御网络攻击，确保精确的动态控制；步骤1中，所搭建的控制架构中，虚拟电厂控制中心负责响应主电网调度中心，并做出提供频率控制服务的决策，边缘控制器负责接收来自控制中心做出的经边缘节点辅助通信传输的调度指令，并对虚拟电厂内部的分布式资源实施控制与监测，其中资源包括可再生能源，包括光伏发电和风力发电；步骤2中，包含以下步骤：2.1提出的考虑丢包的虚拟电厂功率调度具体步骤为：首先，计算虚拟电厂总调节能力，对于第i个可再生能源，它在t时刻的向上与向下调节功率分别计算为： 其中，与表示t时刻第i个可再生能源的最大与最小输出功率，表示t时刻第i个可再生能源调度功率，在第j个虚拟电厂中，它在t时刻的向上与向下聚合调节功率分别计算为： 其中，m为在第j个虚拟电厂中可再生能源的数目；基于单个虚拟电厂的聚合调节功率，所有虚拟电厂在t时刻的向上与向下的聚合调节能力分别计算为： 其中，n为虚拟电厂的数目；然后，基于虚拟电厂的调节能力，在t时刻它们承担的调节任务计算为： 其中，表示t时刻主电网调度中心所需的调节功率；最后，每个虚拟电厂所需的调节功率基于它们的调节能力按比例计算为： 其中，表示t时刻第j个虚拟电厂所承担的调节功率；考虑到丢包影响，t时刻第j个虚拟电厂接受到的调节功率表示为： 其中，lj表示第j个虚拟电厂数据传输的丢包率，ej为一个随机变量；2.2提出的通信资源分配策略具体步骤为：首先，第j个虚拟电厂向边缘控制器下发调节功率数据传输的丢包率定义为： 其中，Rar为调节指令的到达率，为第j个边缘控制器的接受率，g为调节功率数据正确传输的概率；利用算力建立一种带宽释放模型： 其中，Bj与Cj分别为第j个边缘控制器所需的带宽与算力，M，α，β和δ为模型参数；在边缘节点的协作中继传输下，第j个边缘控制器的接受率计算为 其中，Be为传输带宽，η表示带宽分配的权重，I为信息位，K代表数据包大小，hsce＝[1-2Esce]K表示正确接收数据包的概率，E为二进制误码率，sce为虚拟电厂控制中心到边缘控制器传输链路的信噪比，s′＝sce+[scnsne1+scn+sne]是协作中继策略下的信噪比，scn和sne分别为虚拟电厂控制中心与边缘节点，边缘控制器与边缘节点之间的信噪比；将9带入7中，数据传输的丢包率重新表示为： 然后，考虑的通信资源分配的优化问题目标为： 其中，λj与vj为权重因子，a与b为带宽与算力的单价；将8与10带入11，该目标重新描述为： 令 zj＝zvjM15通信资源分配的优化问题如下所述： 其中，Bmax代表边缘节点的总带宽；最后，采用拉格朗日对偶分解方法来求解上述问题，求解过程如下：拉格朗日函数定义为： 其中，μ代表拉格朗日乘子；令 则拉格朗日函数进一步写为： 令P1的对偶优化问题写为：P2maxEμ 将优化问题P2分解为算力分配问题与乘子更新问题，其中，对于算力分配问题，最优的算力分配值推导为： 然后，对于乘子更新问题，最优乘子值计算为： 其中，θ表示步长，当|Eμτ+1-Eμτ|≤ε，迭代算法停止，其中ε表示算法结束阈值；基于算力分配值最优带宽分配值计算为： 步骤3中，包含以下步骤：3.1提出的虚拟电厂聚合功率动态控制设计具体步骤为：可再生能源的功率动态控制过程表述为： 其中，与分别为第i个可再生能源的功率输出和设定点，Ti是第i个可再生能源的时间常数；将上述动态过程用状态空间模型表示为： 其中，输入ui表示第i个可再生能源的功率设定值，状态xi和输出yi表示第i个可再生能源动态控制功率设定值的功率输出；设在第j个虚拟电厂中有m个可再生能源，则第j个虚拟电厂的功率输出定义为： 其中 其中状态xj表示第j个虚拟电厂中每个可再生能源的功率输出，输入uj表示第j个虚拟电厂中每个可再生能源的功率设定值，输出yj为第j个虚拟电厂的聚合功率输出推导出虚拟电厂聚合功率动态控制离散时间状态空间模型如下： 其中，Ts表示采样时间和I′为单位矩阵；令Np和Nc为预测与控制时域，从27推导出：Xjk＝A′jxjk+B′jUjk28Yjk＝Fjxjk+GjUjk29其中，Xjk＝[xjk+1|k，xjk+2|k，...，xjk+Np|k]T， Yjk＝[yik+1|k，yjk+2|k，...，yjk+Np|k]T， 定义分布式模型预测控制的第j个虚拟电厂的目标函数为： 其中，rj和wj表示正定加权矩阵，表示从第j个边缘控制器收到的聚合功率控制设定值中得到的参考值；将30-32用矩阵写为：Jjk＝UjkTHjUjk+IjkUjk+Ljk33s.t.Uj，min≤Ujk≤Uj，max34ΔUj，min≤ΔUjk≤ΔUj，max35其中， ΔUjk＝[Δujk|k，Δujk+1|k，...，Δujk+Nc-1|k]T， ，其中Oj，m和Oj，m分别表示第j个虚拟电厂中第m个可再生能源的下界和上界功率控制输入，tj，m和T′j，m分别为第j个虚拟电厂中第m个可再生能源的下界和上界功率控制输入变量差；最小化目标函数30和约束条件31和32，得到在k时刻最优控制序列为： 其中，第一个元素ujk|k被作为第j个虚拟电厂聚合功率控制动态特性的分布式模型预测控制律；3.2提出的数字签密算法实施具体步骤为：模型预测控制器至虚拟电厂的通信过程，令模型预测控制器提供的控制信号在[0，99]kW的范围内，将明文记为PT，具体为： 其中，dl为控制信号的每位数字值，d4m-3～4m-2和d4m-1～4m分别表示其整数位和小数位；首先，任选两个不同的大素数p和q，令c＝pq，根据欧拉函数计算φc＝p-1q-1，然后选取一个满足38的大整数e′，通过求解39得到另一个整数f，具体为： e′f＝h′φc+139其中，gcd为最大公约数，h′为任意整数，且h′≥1，对于PT中的每个dl，利用40与41生成公钥PKM，模型预测控制器的私钥SKM和数字签名Sd：PKM＝{c，e′}，SKM＝{p，q，f}40 其中，mod为取模运算；在实施数字签名之后，对PT和Sd使用Goldreich-Goldwasser-Halevi加密，虚拟电厂的密钥SKV为该格的一组理想的基，它由一组线性无关的向量组成，记为满足如下约束： 其中，det代表行列式，Nv表示v的维数，表示这些向量的Hadamard比率，其中，越接近1，这些向量越正交，虚拟电厂的公钥PKV被视为格的不理想基，它的Hadamard比率非常小，计算为 其中，U′表示Nv×Nv的整数矩阵，在PT中，其加密过程描述为：CT＝PT·PKV+rd44其中，CT表示密文，rd表示随机扰动，接收到CT后，虚拟电厂将其解密为原始PT和签名，表示为：PT＝σ[CT·SKV-1]SKVPKV-145其中，σ是四舍五入运算，此外，Sd和PT的加密和解密过程完全相同，根据恢复的Sd和PT，虚拟电厂的签名验证如下： 其中，为签名的状态，1、0分别表示接受和拒绝。

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