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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司龙港市供电公司申请的专利一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法和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：CN119965865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510436366.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法和系统是由张杨;蔡钺;林云策;庄南湖;林帆;徐步权;李华超;吕心林;黄涛;谢丙乐;郭欣欣;戴宇;陈毅;黄妙阳;徐翱翔;庄爱群设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网负荷调控技术领域，公开了一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法和系统，包括获取电网的多源数据，并对多源数据进行动态对齐和特征提取，得到多源特征张量，将多源特征张量输入时空编码模型，得到时空编码矩阵；将时空编码矩阵输入负荷预测模型，得到负荷预测结果；获取电网的实时运行数据，根据实时运行数据和负荷预测结果，对电网的负荷进行动态调控。本发明通过多源数据对齐优化，解决了时间粒度不一致问题，通过时空注意力模板和时空编码模型，有效分离短期波动与长期趋势，通过跨尺度联合建模，提高了负荷预测结果的精准度，本发明能够提高调度响应的效率，为新能源高渗透电网的智能化调度提供了高时效性的支持。

本发明授权一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式新能源接入电网的负荷动态调控方法，其特征在于，包括： 获取分布式新能源接入电网的多源数据，并对所述多源数据进行动态对齐和特征提取，得到多源特征张量，所述多源数据包括新能源发电数据、气象数据和负荷数据； 将所述多源特征张量输入预设的时空编码模型，得到时空编码矩阵，所述时空编码模型基于多头注意力机制的深度学习模型构建得到； 将所述时空编码矩阵输入预设的负荷预测模型，得到负荷预测结果，所述负荷预测模型基于门控循环单元和长短期记忆神经网络的跨尺度联合建模得到； 获取分布式新能源接入电网的实时运行数据，根据所述实时运行数据和所述负荷预测结果，对分布式新能源接入电网的负荷进行动态调控； 其中，所述将所述多源特征张量输入预设的时空编码模型，得到时空编码矩阵的步骤包括： 根据时空编码模型的多头注意力分离机制，对所述多源特征张量进行特征分拆； 根据动态负荷信息进行时空位置编码增强，得到时空编码矩阵，所述时空编码矩阵包括短期敏感特征和长期趋势特征，所述动态负荷信息包括历史负荷信息和实时负荷信息； 其中，采用如下公式表示增强的时空位置编码： 式中，t表示时间步，pos表示位置维度，PEt,pos表示时空位置编码，d表示模型维度，α表示负荷动态增强系数，lt表示实时负荷信息，表示历史负荷均值，表示历史负荷标准差。

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