买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化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：CN119578212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411559487.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化方法是由徐一骏;姚泳冰;顾伟;虞文武;刘洪喆;陆帅;刘凯设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化方法，首先采用逆向不确定性量化建立暂态参数的不确定性模型，采用MCMC方法得到符合该模型的参数样本，再实现逆向不确定性量化样本数与正向不确定性量化所需样本数的统一，最后对系统输出进行正向不确定性量化。本发明方法通过逆向不确定性量化构建合理的暂态参数不确定性模型，并将其应用到电力系统输出结果的不确定性量化中，从而提高新型电力系统不确定性量化结果的准确度。

本发明授权基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化方法在权利要求书中公布了：1.基于逆向不确定性量化的电力系统正向不确定性量化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、模型建立：采用逆向不确定性量化建立暂态参数的不确定性模型； S11：建立贝叶斯推理的框架： ； 其中，是维度为m的测量向量；是维度为N的向量，其分量是需要量化的暂态参数；是将映射到的函数向量；是测量误差向量，包括有功和无功误差，其联合概率密度分布为： ； S12：后验概率密度函数的表达式为： ； 其中，是的先验概率分布，是似然函数，是的后验概率分布； S13：选取仿真时间到，对数形式的为： ； 其中，，和分别为时刻的似然，测量和仿真计算结果； S14：计算的最大后验值，表达式为： ； S2、参数样本获得：采用MCMC方法得到符合步骤S1模型的参数样本； S3、样本数统一：实现逆向不确定性量化样本数与正向不确定性量化所需样本数的统一； S31：借助核密度估计得到的边缘累计密度函数： ； 其中，为的累计密度函数；为的核函数；为带宽；是的第j个样本；为生成的符合逆向不确定性量化结果的样本数； S32：借助高斯Cupula生成用于正向不确定性量化的样本，样本数量设为，将步骤S2中MCMC采样得到的样本转换为高斯分布下的样本： ； 其中，为高斯分布下的样本；为标准正态分布的累计密度函数； 对的相关矩阵做Cholesky分解： ； 其中，为相关矩阵； 生成个符合相关矩阵的高斯分布下的样本： ； 其中，由随机生成的个标准正态分布样本组成，维度为； 得到服从各自边缘分布下的样本： ； 其中，为服从边缘分布的样本，数量为； S4、正向不确定性量化：对电力系统输出进行正向不确定性量化； S41：将电力系统暂态模型中的暂态参数用对应的个样本替代； S42：借助随机微分方程对电力系统中的发电机出力及负荷的不确定性进行建模： S43：进行电力系统动态模拟，量化输出结果的不确定性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。