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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种光水集群分时-分组的条件目标优化调度方法及系统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：CN119275837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411795320.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种光水集群分时-分组的条件目标优化调度方法及系统是由曾伟;熊俊杰;熊健豪;何昊;陶翔;马速良;简婧;李佳;匡德兴;饶臻设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光水集群分时-分组的条件目标优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光水集群分时‑分组的条件目标优化调度方法及系统，方法包括：基于光伏发电系统历史数据和负荷历史数据构建光伏发电功率的第一日前预测模型和第一日内预测模型，以及负荷用电功率的第二日前预测模型和第二日内预测模型；根据第一日前预测模型和第二日前预测模型构建基础组水电站集群的日前预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成基础组水电站集群的第一调度方案；根据第一日内预测模型和第二日内预测模型构建调节组水电站集群的日内预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成调节组水电站集群的第二调度方案。提升了发电集群整体的能源利用率和对于负荷供电的稳定性。

本发明授权一种光水集群分时-分组的条件目标优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光水集群分时-分组的条件目标优化调度方法，其特征在于，包括： 采用配电网内水电站集群内各个水电站的技术参数，构建表征水电站运行能力的特征向量，并利用机器学习方法将各个水电站划分为基础组水电站集群和调节组水电站集群； 基于光伏发电系统历史数据和负荷历史数据构建光伏发电功率的第一日前预测模型和第一日内预测模型，以及负荷用电功率的第二日前预测模型和第二日内预测模型； 根据所述第一日前预测模型和所述第二日前预测模型构建基础组水电站集群的日前预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成基础组水电站集群的第一调度方案，其中，所述根据所述第一日前预测模型和所述第二日前预测模型构建基础组水电站集群的日前预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成基础组水电站集群的第一调度方案包括： 定义光伏发电系统第二天的最小发电功率预测值为以及负荷第二天的最小用电功率预测值为，为第二天的终止时刻，为光伏发电系统第T时刻的发电功率预测值，为负荷第T时刻的用电功率预测值； 假设调节组水电站集群中用于第二天调度的水电站数量为，调节组水电站集群中第个水电站的装机容量为，则调节组水电站集群的最大调节能力为，并根据光伏发电系统第二天的最小发电功率预测值和负荷第二天的最小用电功率预测值，计算调节组水电站集群在第二天每个时刻的输出功率范围为； 以基础组水电站集群内水电站整体的最小水耗为目标函数，建立基础组水电站集群内各个水电站的第一阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出基础组水电站集群的最小水耗量； 以基础组水电站集群的最小水耗量为条件，基础组水电站集群内各个水电站的最小切换为目标函数，建立基础组水电站集群内各个水电站的第二阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出基础组水电站集群的第一调度方案； 所述以基础组水电站集群内水电站整体的最小水耗为目标函数，建立基础组水电站集群内各个水电站的第一阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出基础组水电站集群的最小水耗量包括： 确定基础组水电站集群内各个水电站的第一阶段优化调度模型中的优化变量，其中，优化变量为基础组水电站集群内各个水电站在第二天每个时刻的输出功率，定义基础组水电站集群内第个水电站在时刻的输出功率为； 确定表示基础组水电站集群中水电站整体水耗的优化目标函数，表达式为： ， 式中，为基础组水电站集群中水电站数量，为基础组水电站集群中第k个水电站水头，为第二天的终止时刻，为各个水电站水耗与水头、输出功率的函数关系； 确定基础组水电站集群内各个水电站的运行约束，表达式为： ， ， ， 式中，为基础组水电站集群中第k个水电站的最大爬坡率，为基础组水电站集群中第k个水电站的装机容量，为负荷第时刻的用电功率预测值，为光伏发电系统第时刻的发电功率预测值，为基础组水电站集群内第个水电站在时刻的输出功率； 利用经典优化方法求解所述优化目标函数，得到基础组水电站集群的最小水耗量； 所述以基础组水电站集群的最小水耗量为条件，基础组水电站集群内各个水电站的最小状态切换次数为目标函数，建立基础组水电站集群内各个水电站的第二阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出基础组水电站集群的第一调度方案包括： 确定基础组水电站集群内各个水电站的第二阶段优化调度模型中的优化变量，其中，优化变量包括基础组水电站集群内各个水电站在第二天每个时刻的输出功率和运行状态，基础组水电站集群内第个水电站在时刻的输出功率和运行状态分别为和，为0-1的二值型优化变量，当=1时，表示基础组水电站集群内第个水电站在时刻处于启动状态，=0时，表示基础组水电站集群内第个水电站在时刻处于停机状态； 确定表示基础组水电站集群中水电站在整体水耗最小条件下最小的状态切换次数的条件目标函数，表达式为： ， 式中，为基础组水电站集群内第个水电站在时刻的运行状态，为基础组水电站集群的最小水耗量，为基础组水电站集群中水电站整体水耗的优化目标函数； 确定基础组水电站集群内各个水电站的运行约束，表达式为： ， ， ， 式中，为基础组水电站集群中第k个水电站的最大爬坡率，为基础组水电站集群中第k个水电站的装机容量，为负荷第时刻的用电功率预测值，为光伏发电系统第时刻的发电功率预测值，为基础组水电站集群内第个水电站在时刻的输出功率； 利用经典优化方法求解所述条件目标函数，并获得基础组水电站集群内各个水电站在第二天每个时刻的输出功率和运行状态，形成基础组水电站集群的第一调度方案； 根据所述第一日内预测模型和第二日内预测模型构建调节组水电站集群的日内预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成调节组水电站集群的第二调度方案，其中，所述根据所述第一日内预测模型和第二日内预测模型构建调节组水电站集群的日内预测调度优化模型，并采用两阶段的条件优化方式，形成调节组水电站集群的第二调度方案包括： 定义在时刻光伏发电系统的发电功率预测值为以及在时刻负荷的用电功率预测值为，为日内预测长度，为光伏发电系统在时刻的发电功率预测值，为负荷在时刻的用电功率预测值； 假设在时段内，调节组水电站集群在任一时刻的水电站数量为，调节组水电站集群中第个水电站在任一时刻的发电功率为，基础组水电站集群整体在任一时刻的发电功率为，为基础组水电站集群中水电站数量，为基础组水电站集群内第个水电站在任一时刻的输出功率，则调节组水电站集群的水电站发电功率的约束条件的表达式为: , 式中，为在任一时刻负荷的用电功率预测值，为在任一时刻光伏发电系统的发电功率预测值，为负荷用电与电源发电不平衡的允许阈值； 以调节组水电站集群内水电站整体的最小水耗为目标函数，建立调节组水电站集群内各个水电站的第三阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出调节组水电站集群的最小水耗量； 以调节组水电站集群的最小水耗量为条件，以调节组水电站集群内各个水电站的最小状态切换次数为目标函数，建立调节组水电站集群内各个水电站的第四阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出在当前时刻下调节组水电站集群内各个水电站未来一段时间内的优化调度序列，其中，所述优化调度序列中第一个预测时刻下调节组水电站集群内各个水电站的调度方案为调节组水电站集群的第二调度方案； 所述以调节组水电站集群内水电站整体的最小水耗为目标函数，建立调节组水电站集群内各个水电站的第三阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出调节组水电站集群的最小水耗量包括： 确定调节组水电站集群内各个水电站的第三阶段优化调度模型中的优化变量，优化变量为在当前时刻下调节组水电站集群内各个水电站在未来一段时间内的输出功率，定义在时段内的任一时刻下的调节组水电站集群内第个水电站的输出功率为； 确定表示调节组水电站集群中水电站的整体水耗的优化目标函数，表达式为： ， 式中，为调节组水电站集群中第k个水电站水头，为各个水电站水耗与水头、输出功率的函数关系； 确定调节组水电站集群内各个水电站的运行约束，表达式为： ， ， 式中，为调节组水电站集群中第个水电站的最大爬坡率，为调节组水电站集群中第个水电站的装机容量，为调节组水电站集群中第个水电站在时刻的发电功率； 利用经典优化方法求解优化目标函数，得到调节组水电站集群的最小水耗量； 所述以调节组水电站集群的最小水耗量为条件，以调节组水电站集群内各个水电站的最小状态切换次数为目标函数，建立调节组水电站集群内各个水电站的第四阶段优化调度模型，并利用经典优化方法求解出在当前时刻下调节组水电站集群内各个水电站未来一段时间内的优化调度序列包括： 确定调节组水电站集群内各个水电站的第四阶段优化调度模型中的优化变量，其中，优化变量包括调节组水电站集群内各个水电站在未来一段时间内的输出功率和运行状态，假设在时段内任一时刻下的调节组水电站集群内第个水电站的输出功率为和运行状态为，为0-1的二值型优化变量，当=1时，表示调节组水电站集群内第个水电站在任一时刻处于运行状态，当=0时，表示调节组水电站集群内第个水电站在任一时刻处于停机状态； 确定表示调节组水电站集群中水电站在整体水耗最小条件下最小的状态切换次数的条件目标函数，表达式为： ， 式中，为调节组水电站集群中水电站的整体水耗的优化目标函数，为调节组水电站集群的最小水耗量，为基础组水电站集群内第j个水电站在时刻的运行状态； 确定调节组水电站集群内各个水电站的运行约束，表达式为： ， ， 式中，为调节组水电站集群中第个水电站的最大爬坡率，为调节组水电站集群中第个水电站的装机容量； 利用经典优化方法求解所述条件目标函数，并获得在未来一段时间内调节组水电站集群内各个水电站输出功率和运行状态，形成调节组水电站集群内各个水电站未来一段时间内优化调度序列。

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