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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建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：CN120337603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510820331.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建方法是由陈沛光;田子豪;王雨薇;李博强;张圆美;董吉哲;王梓蘅;赵泽豪;张雁斌;许崇珊设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源电力系统技术领域，公开了一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建方法，该方法先划分新能源消纳系统单元并确定其拓扑结构和运行参数，构建多物理场耦合仿真模型；接着对模型分布式并行求解，定义全局优化目标，构建联合优化和网络重构模型，分别采用深度强化学习算法和图神经网络优化，经多智能体协同生成优化方案；再验证优化目标是否收敛，若收敛则输出控制参数，否则更新优化变量继续优化；最后将优化参数导入集成区块链技术的数字孪生平台校准模型并调整超参数。该方法提升了新能源消纳系统模型准确性、优化系统运行、增强协同稳定性，促进新能源高效利用与电力系统可持续发展。

本发明授权一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿真平台的新能源消纳软件模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：将新能源消纳系统划分为发电单元、储能单元、负荷单元及传输单元，确定各单元的拓扑结构及运行参数； 步骤S2：基于实时气象数据与设备运行数据，分别构建发电单元出力预测模型、储能单元充放电动态模型、负荷单元需求响应模型及传输单元网络损耗模型，通过数据接口将各模型按实际能量流关系连接，形成新能源消纳系统的多物理场耦合仿真模型； 步骤S3：对所述多物理场耦合仿真模型进行分布式并行求解，得到初始仿真结果； 步骤S4：定义新能源消纳系统的全局优化目标，包括弃风弃光率最小化、电网稳定性指标最大化中的至少一种； 步骤S5：构建发电单元与储能单元的联合优化模型，以发电功率调度、储能充放电速率为优化变量，结合步骤S3的初始仿真结果作为可行解边界，采用深度强化学习算法进行策略迭代，生成第一优化方案； 步骤S6：判断负荷单元是否引入动态电价响应机制，若引入，则基于步骤S5的第一优化方案修正负荷需求曲线，并返回步骤S5；若未引入，则执行步骤S7； 步骤S7：构建传输单元网络重构模型，以节点电压偏差、线路负载率为约束条件，采用图神经网络对电网拓扑进行动态寻优，生成第二优化方案； 步骤S8：融合步骤S5和步骤S7的优化方案，通过多智能体协同优化算法协调各单元控制指令； 步骤S9：验证全局优化目标是否满足收敛条件；若满足，则将优化方案输出为仿真平台控制参数；若不满足，则返回步骤S5更新优化变量约束范围； 在步骤S2中，所述发电单元出力预测模型采用时间卷积网络融合气象卫星数据与历史功率序列，预测未来24小时内的发电量波动；所述储能单元充放电动态模型基于电化学机理方程与等效电路模型，模拟不同充放电策略下的寿命衰减特性；所述负荷单元需求响应模型通过聚类分析划分用户类型，并结合电价弹性矩阵生成负荷调整策略；所述传输单元网络损耗模型采用自适应有限元法计算线路阻抗随温度变化的动态特性； 在步骤S3中，所述分布式并行求解采用基于Kubernetes容器化架构的任务调度机制，将仿真模型拆分为独立计算节点，通过消息中间件实现跨节点数据同步，并利用GPU加速求解偏微分方程； 在步骤S5中，所述深度强化学习算法采用双延迟深度确定性策略梯度TD3框架，设计奖励函数为弃风弃光惩罚、储能寿命损耗及电网调频收益的加权组合，并通过经验回放缓冲区动态更新策略网络参数。

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