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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备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：CN119944847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510421617.9，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备是由李阳;龚贤夫;陈斯帆;彭勃;李耀东设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备，属于电力系统调度技术领域，所述方法为:联合新能源的电力系统调度方法，分别建立以火电出力成本最小为目标的第一函数模型、以污染排放量最小为目标的第二函数模型和以新能源利用率最大为目标的第三函数模型，对第一函数模型、第二函数模型以及第三函数模型赋予不同的权重系数，得出综合的目标函数模型，对目标函数模型进行求解生成目标调度决策，最后根据目标调度决策对电力系统进行调度。则本发明能够从成本、污染排放和新能源利用率进行优化，实现多目标的平衡，不仅降低发电成本和污染排放，还提高了新能源利用率，实现了新能源在电力系统中的高效利用。

本发明授权一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种联合新能源的电力系统调度方法，其特征在于，包括： 根据火电发电数据以及火电发电成本数据构建以火电出力成本最小为目标的第一函数模型；根据新能源发电数据、新能源污染排放数据以及火电污染排放数据，构建以污染排放量最小为目标的第二函数模型；根据新能源发电数据以及预设的发电量数据构建以新能源利用率最大为目标的第三函数模型；其中，所述新能源发电数据，包括：光伏出力数据以及风电出力数据； 对所述第一函数模型、第二函数模型以及第三函数模型赋予不同的权重系数，生成以火电出力成本最小、污染排放量最小且新能源利用率最大为目标的目标函数模型；其中，所述目标函数模型对应的约束条件，包括：机组出力约束、功率平衡约束以及备用容量约束； 在所述机组出力约束、功率平衡约束以及备用容量约束的约束下，对所述目标函数模型进行求解，生成所述目标函数模型对应的目标调度决策；其中，所述目标调度决策，包括：火电机组的出力、风电机组的出力以及光伏机组的出力； 根据所述目标调度决策，对电力系统中的火电机组、风电机组以及光伏机组的出力进行调度； 所述在所述机组出力约束、功率平衡约束以及备用容量约束的约束下，对所述目标函数模型进行求解，生成所述目标函数模型对应的目标调度决策，包括： 随机生成包含若干个不同的初始个体的初始种群；其中，每一初始个体包括：火电机组的出力、风电机组的出力、光伏机组的出力以及若干个初始权重系数； 重复执行如下种群更新操作，直至当前迭代次数与预设迭代次数相同，输出当前种群中函数值最高的个体所对应的目标调度决策，且目标调度决策均满足机组出力约束、功率平衡约束以及备用容量约束： 在当前迭代次数小于预设迭代次数时，将当前种群中随机抽取的若干当前个体进行交叉操作以及变异操作，生成已更新个体；其中，初始时，将初始种群作为当前种群； 对当前种群中每一当前个体的每一当前权重系数，逐一进行更新，并在每次更新时，生成当前个体所衍生出的一新增个体；其中，初始时，将初始权重系数作为当前权重系数； 根据所有当前个体以及每一当前个体所对应的新增个体，生成一次更新后的种群； 根据目标函数模型，计算一次更新后的种群中每一个体所对应的目标函数值，以及已更新个体所对应的目标函数值；将一次更新后的种群中每一个体所对应的目标函数值，与已更新个体的目标函数值进行比对，将目标函数值大于已更新个体的目标函数值的个体，作为待合并个体； 在若干个预设电网运行场景中对已更新个体进行约束验证，判断已更新个体是否在所有预设电网运行场景中均同时满足机组出力约束、功率平衡约束以及备用容量约束，若是则根据已更新个体以及各个待合并个体，生成二次更新后的种群；若否则根据各个待合并个体生成二次更新后的种群； 将二次更新后的种群中的每一个体与所有历史出力概率分布场景进行概率偏差计算，继而判断概率偏差计算结果是否同时满足第一概率偏差约束以及第二概率偏差约束，若是则将二次更新后的种群作为下一次执行种群更新操作时的当前种群；若否，则对二次更新后的种群中的个体进行随机调整，将随机调整后的种群作为下一次执行种群更新操作时的当前种群； 将当前迭代次数值加上预设迭代次数增量； 其中，所述第一概率偏差约束用于表征所有历史出力概率分布场景的概率分布偏差程度；所述第二概率偏差约束用于表征单个历史出力概率分布场景的概率分布偏差程度。

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