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龙图腾网获悉浙江大学;国网电力科学研究院有限公司;国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划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：CN119886623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411771242.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划方法是由李凌阳;谢东亮;张卉琳;索璕设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划方法。本方法将统计历史数据分为极限场景和正常场景两部分历史数据，正常场景历史数据划分为多个特性分区，随后分别生成对应子集合，进而构建多状态模型采用马尔科夫模型和马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法生成电网不确定性运行场景，采用kmeans聚类方法削减场景，分别得到正常状态和极限状态下的电网典型运行场景子集。随后建立模型约束和目标函数，并据此建立模型，模型根据电网典型运行场景子集进行电网优化规划，输出电网规划结果。本发明实现已知参数的电网输电线路、发电机组和可再生能源机组的优化规划，可为不确定性下的电网规划决策提供参考依据。

本发明授权一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑不确定场景下风险约束的电网规划方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1：根据极端场景判断依据在可再生能源出力与电力负荷的年度统计历史数据中筛选出极端场景历史数据，剩余数据作为正常场景历史数据； 步骤2：根据正常场景历史数据处理获得可再生能源出力和电力负荷不同时段中的特性参数，进而根据特性参数将正常场景历史数据以月为单位进行划分，得到多个特性分区； 步骤3：根据步骤2中得到的特性分区分别构建各个特性分区可再生能源出力与电力负荷的年度统计历史数据的子集合，进而分别构建各个特性分区的可再生能源出力与电力负荷的多状态模型，采用马尔科夫模型分别得到各个多状态模型中各个状态之间的状态转移概率； 步骤4：根据步骤3中得到的多状态模型和状态转移概率，采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法模拟生成各个特性分区下电网不确定性运行场景； 步骤5：采用kmeans聚类方法对步骤4中得到的各特性分区下电网不确定性运行场景进行削减，生成各特性分区的电网典型运行场景子集，进而得到正常运行状态的电网典型运行场景子集； 步骤6：根据步骤1中得到的极端场景历史数据分别构建极端场景下可再生能源出力历史数据子集合、电力负荷历史数据子集合，进而分别构建极端场景下的可再生能源出力、电力负荷的多状态模型，并结合马尔科夫模型处理获得可再生能源出力、电力负荷的多状态模型中各个状态之间的状态转移概率； 步骤7：根据步骤6中的极端场景下的可再生能源出力、电力负荷的多状态模型以及状态转移概率，采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法模拟生成极端场景下的电网不确定性运行场景，并采用kmeans聚类方法对极端场景下的电网不确定性运行场景进行削减，得到极端运行状态的电网典型运行场景子集； 步骤8：建立电网运行约束、元件运行约束、电网切负荷风险约束和可再生能源弃电风险约束组成模型约束条件，以最小化电网总成本为优化目标构建目标函数，进而构建电网优化规划模型； 步骤9：根据步骤5和步骤7中分别得到的典型正常运行状态和极端运行状态的电网典型运行场景子集、步骤8中的模型约束条件和目标函数，采用电网优化规划模型进行电网优化规划，获得电网规划结果，所述电网规划结果包括输电线路、非可再生能源发电机组、可再生能源发电机组在内的物理参数。

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