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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成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：CN117172112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311143449.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成方法是由张远实;钱文妍;胡秦然;陈涛;叶宇剑;葛雨凡;李扬设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成方法，首先输入多变量时间序列数据，并引入多源天气信息，捕捉可再生能源与极端天气条件之间的动态相互作用；再对输入的数据进行预处理，提高数据准确性；随后建立图归一化流模型：通过可逆变换，捕捉多变量时间序列数据输入的潜在概率分布和非线性关系；最后利用建立的图归一化流模型，联合生成新能源与负荷场景。本方明方法考虑了电力负荷和不同可再生能源资源之间的空间和时间关系，为系统规划和管理决策者提供了有价值的评估信息，增强了在极端天气情况下系统的韧性。

本发明授权基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成方法在权利要求书中公布了：1.基于图归一化流的新能源与负荷联合场景生成方法，其特征在于,包括如下步骤： S1，数据输入：输入多变量时间序列数据，并引入多源天气信息，捕捉可再生能源与极端天气条件之间的动态相互作用； S2，数据预处理：对步骤S1输入的数据进行预处理； S3，建立图归一化流模型：通过可逆变换，捕捉多变量时间序列数据输入的潜在概率分布和非线性关系；所述图归一化流模型的建立具体包括： S31：定义从复杂的原始概率分布到基概率分布的方向为“归一化方向”，可逆函数在归一化方向上操作，表示从复杂分布下的原始样本到简单的基概率分布形式的转换； S32：假设为数据维数为d的原始变量样本，已知具有概率密度为qxx；为数据维数为d的基分布样本数据，其概率密度定义为qzz；对于原始变量x，条件概率为： θi＝{j:Ai,j＝1} 其中，qx是的x密度；θi表示节点i的父节点的集合；A是贝叶斯网络的邻接矩阵，且有A∈{0,1}d×d； 神经网络中，将双射可逆变换函数表示为： 其中，u1,u2,…,uT是一组用于组成函数的双射可逆函数；ci是调节器；函数ui是归一化器； S33：定义从复基概率分布到原始概率分布的方向为“生成方向”，可逆函数在生成方向上操作，表示基于简单的基概率分布形式，生成复杂样本的过程； S34：在生成方向上，随机变量z可以通过可逆变换g转换为目标分布x＝gz，生成目标场景； S4：新能源与负荷场景生成：利用步骤S3建立的图归一化流模型，联合生成新能源与负荷场景。

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