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龙图腾网获悉国网四川省电力公司成都供电公司;三峡大学;国网四川省电力公司眉山供电公司申请的专利一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析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：CN120542739B 。

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：202510722324.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析方法是由程飞;李海峰;马珅设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析方法，涉及配电网技术领域。该方法的步骤包括：收集配电网基础及历史设备运行数据，构建虚拟电厂模型；采集实时设备运行数据，修正虚拟电厂模型；利用实时光伏发电数据构建光伏出力预测模型，输出预测轨迹并计算光伏出力波动率；基于实时负荷需求与燃料储备数据构建燃料出力预测模型，获取燃料出力轨迹并计算稳定性，结合光伏出力波动率得出发电侧可靠性指数；根据储能充放电功率、可控负荷调节量，分别计算储能稳定性与可控负荷稳定性，得到电网侧稳定性指数；融合发电侧可靠性指数与电网侧稳定性指数，计算配电网状态评估指数。本发明通过多维评估机制，实现了对配电网状态的识别。

本发明授权一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大规模分布式能源接入的电力系统状态分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集配电网基础数据和历史设备运行数据，根据所述配电网基础数据和历史设备运行数据，构建虚拟电厂模型； 步骤S2：收集实时设备运行数据，根据所述实时设备运行数据对虚拟配电厂模型进行修正，得到修正虚拟电厂模型； 步骤S3：收集实时光伏发电数据，基于修正虚拟电厂模型，构建光伏出力预测模型，将实时光伏发电数据输入到光伏出力预测模型，输出得到光伏发电预测出力轨迹，根据所述光伏发电预测出力轨迹，计算得到光伏出力波动率，具体包括： 输出预测出力轨迹生成：输入当前实时的k个时间步原始数据，模型直接输出原始尺度的未来n步预测出力轨迹：，其中，表示在时刻采集到的光伏发电功率实测值；表示对时刻光伏发电功率的预测值； 所述预测出力轨迹，计算相邻时间步的相对变化率： ； 其中，是对应轨迹中的时间点与轨迹中的时间点之间的相对变化率，是对应轨迹中时间点的预测值，作为计算相对变化率的基准值，是对应轨迹中时间点的预测值，为时间步索引，代表离散的时间点； 基于相邻时间步的相对变化率，计算相对变化率的平均值： ； 其中，表示相对变化率的平均值，n是预测的时间步数，表示预测轨迹向量中包含的预测值的数量，相邻时间步的相对变化率，i为时间步索引，代表离散的时间点； 波动率定义为相对变化率的标准差： 光伏出力波动率计算： ； 其中，是光伏出力波动率，n是预测的时间步数，相邻时间步的相对变化率，表示相对变化率的平均值，该公式直接基于原始功率序列的相对波动，反映出力稳定性，i为时间步索引，代表离散的时间点； 步骤S4：收集实时负荷需求和燃料储备数据，基于修正虚拟电厂模型，构建燃料出力预测模型，将实时负荷需求和燃料储备数据输入到所述燃料出力预测模型，输出得到燃料出力轨迹，根据燃料出力轨迹，计算得到燃料出力稳定性；根据光伏出力波动率和燃料出力稳定性，计算得到发电侧可靠性指数； 步骤S5：根据所述修正虚拟电厂模型中的储能充放电功率，计算得到储能稳定性，根据所述修正虚拟电厂模型中的可控负荷调节量，计算得到可控负荷稳定性，结合所述储能稳定性和可控负荷稳定性，计算得到电网侧稳定性指数； 步骤S6：通过结合所述发电侧可靠性指数和电网侧稳定性指数，计算得到配电网状态评估指数。

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国网四川省电力公司成都供电公司;三峡大学;国网四川省电力公司眉山供电公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市锦江区东升街90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”。

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