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龙图腾网获悉浙江省能源业联合会;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利一种极端高温下电力系统节点风险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：CN115600897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211280149.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种极端高温下电力系统节点风险评估方法是由马建勋;方智淳;林少娃;郭大琦;高函设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端高温下电力系统节点风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种极端高温下电力系统节点风险评估方法。方法包括：建立温度电力负荷线性回归模型，输出电力系统的电力负荷量；输入电力负荷预测模型中，获得负荷高斯分布曲线，利用蒙特卡洛抽样法进行多次抽样选取电力节点的预选负荷值；输入直流潮流最优模型中，输出电力节点的最终负荷量；获得电力节点的发电代价参数，获得电力节点的风险评估指标，对在极端高温下的电力节点进行风险评估。本发明方法可以有效辨识极端天气下的电力节点风险分布情况，为电力系统建立极端天气下的风险防控策略提供有效指导。

本发明授权一种极端高温下电力系统节点风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种极端高温下电力系统节点风险评估方法，其特征在于：方法包括如下步骤： 1建立电力系统在极端高温下的温度电力负荷线性回归模型，将极端高温下的温度输入温度电力负荷线性回归模型中，温度电力负荷线性回归模型输出电力系统在极端高温下的电力负荷量； 2建立电力系统在极端高温下的电力负荷预测模型，将电力系统在极端高温下的电力负荷量输入电力负荷预测模型中，电力负荷预测模型获得电力系统的各个电力节点在极端高温下的负荷高斯分布曲线，针对每个电力节点，将电力节点的负荷高斯分布曲线进行归一化和离散化处理后划分为七个高斯分布区域，电力负荷预测模型输出每个高斯分布区域中的负荷值中值；针对电力系统中的每个电力节点，利用蒙特卡洛抽样法进行多次抽样选取其中一个高斯分布区域中的负荷值中值作为电力节点的预选负荷值； 3在满足电力约束的情况下建立电力系统在极端高温下的直流潮流最优模型，针对电力系统中的每个电力节点，将步骤2中每次抽样后选取的电力节点的预选负荷量输入直流潮流最优模型中，直流潮流最优模型输出电力节点的最优负荷量，直至抽样次数超过预设抽样次数并且满足直流潮流最优模型最优的情况下，获得当次抽样后直流潮流最优模型输出电力节点的最优负荷量作为电力节点的最终负荷量； 4针对电力系统中的每个电力节点，根据步骤3中获得的电力节点的最终负荷量计算获得电力节点的发电代价参数，根据电力节点的发电代价参数获得电力节点的风险评估指标，根据电力节点的风险评估指标对在极端高温下的电力节点进行风险评估； 所述的步骤1中，建立的电力系统在极端高温下的温度电力负荷线性回归模型具体如下： lnLoadt＝lnLoadNRt+αEDτt-τNRt 其中，Loadt和LoadNRt分别表示在极端高温的温度τt下和夏季日的预设参考温度τNRt下时段t电力系统的电力负荷量；αED表示电力负荷线性回归模型参数； 将极端高温下的温度τt输入温度电力负荷线性回归模型中，温度电力负荷线性回归模型输出电力系统在极端高温的温度τt下时段t电力负荷量Loadt； 所述的步骤2中，建立的电力系统在极端高温下的电力负荷预测模型，具体如下： 其中，表示时段t电力系统中的第i个电力节点在极端高温下的负荷高斯分布曲线的其中一个高斯分布区域中的负荷值中值；N表示高斯分布，Loadit表示电力系统中的第i个电力节点在极端高温下的时段t的预测负荷量；ηED表示电力负荷预测模型的误差系数；Loadt表示在极端高温的温度τt下时段t电力系统的电力负荷量。

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浙江省能源业联合会;国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，其通讯地址为：310012 浙江省杭州市西湖区学院路77号黄龙万科国际中心A座1101-1103室；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”。