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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于多源因素的电力现货市场调度运行评估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：CN121279738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511823310.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多源因素的电力现货市场调度运行评估方法是由程玉;何之倬;张颖;谢伟;王辉;曹沁愉;黄婷铃;代荣荣;刘晓楠;王雪婷;周知;牟锴;冯苗苗;顾文佳;侯昊宇;郝德扬;周心宇;郑真;施铭;王子畅;雷蕾;王莎莎;苏珊珊;赵方芳;寿佳珏;顾培秀;李亚;张学涵;安妮设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源因素的电力现货市场调度运行评估方法在说明书摘要公布了：本申请涉及电网调度运行技术领域，具体涉及基于多源因素的电力现货市场调度运行评估方法，该方法包括：基于数值天气数据对所有样本进行标记，结合各时刻的输出功率，得到各时刻在不同时间尺度下的发电功率预测值，分析各时刻在不同时间尺度下的发电功率预测的误差分布特征，确定预测误差比例系数；分析每条线路各时刻的输电功率的数值分布，结合SOC数据在预设时间间隔的变化情况，确定各时刻的调度波动系数；基于历史电站数据采用神经网络，得到各时刻的预测函数值，并与各时刻的调度波动系数进行比较，确定各时刻的调度运行评估值。本申请旨在对调度方案质量进行量化，并以此对电力现货市场调度运行方案的质量进行评估。

本发明授权基于多源因素的电力现货市场调度运行评估方法在权利要求书中公布了：1.基于多源因素的电力现货市场调度运行评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 将电站各时刻的输出功率、数值天气数据、SOC数据作为一个样本，并采集电站各个线路在各时刻的输电功率； 基于数值天气数据对所有样本进行标记，结合各时刻的输出功率，采用机器学习模型得到各时刻在不同时间尺度下的发电功率预测值，分析各时刻在不同时间尺度下的发电功率预测的误差分布特征，确定各时刻在每个时间尺度的预测误差比例系数； 分析每条线路各时刻的输电功率的数值分布，结合SOC数据在预设时间间隔的变化情况，确定各时刻的调度波动系数； 基于历史电站数据采用神经网络，结合误差比例系数和调度波动系数，得到各时刻的预测函数值，并与各时刻的调度波动系数进行比较，确定各时刻的调度运行评估值； 所述确定各时刻在每个时间尺度的预测误差比例系数，具体为： 对t时刻进行预测时，基于每个时间尺度不同时刻与t时刻的时间间隔，获取每个时间尺度中每个时刻对于t时刻预测的时间权重； 获取每个时间尺度每个时刻的实际输出功率与相应的预测发电功率之间的差异，结合所述时间权重，确定t时刻在每个时间尺度的预测加权均方误差； 将所有时间尺度按照预测顺序进行排列，比较相邻两个时间尺度在t时刻的预测加权均方误差，得到相邻两个时间尺度的预测误差比； 时间尺度包括日前预测、日内预测以及超短期预测； 将t时刻在所有相邻时间尺度之间得到的预测误差比进行正向融合，获取t时刻在超短期预测的预测误差比例系数； 将t时刻在日前预测与日内预测之间的预测误差比，减去t时刻在超短期预测的预测误差比例系数，确定t时刻在日内预测的预测误差比例系数； 计算数值1分别与所有相邻时间尺度之间得到的预测误差比的差值，将所述差值之间进行正向融合，得到t时刻在日前预测的预测误差比例系数； 所述确定各时刻的调度波动系数，具体为： 获取每条线路在前n个时刻输电功率越限占比，将每条线路的最大安全功率与所有线路的最大安全功率的比值，作为每条线路的重要权重，将所述重要权重作为对应线路所述输电功率越限占比的权重，对所有线路加权求和得到前n个时刻的越限频率度量； 获取第n个时刻的SOC在预设时间间隔的变化率，将所述变化率的正相关映射结果，作为第n个时刻的储能波动分量； 综合第n个时刻所有线路的输电功率与线路最大安全功率之间的数值分布，确定第n个时刻的线路输电分量； 所述调度波动系数的具体公式为： ； 式中，是第个时刻的调度波动系数，、分别是第个时刻的储能波动分量、线路输电分量，是前个时刻的越限频率度量，N表示时刻总数。

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