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龙图腾网获悉国网四川省电力公司经济技术研究院申请的专利一种基于多元灵活性资源参与的电力评估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：CN119761900B 。

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：202411833941.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于多元灵活性资源参与的电力评估方法及系统是由吴刚;马天男;马瑞光;罗皓;刘洁颖;彭丽霖;胥威汀;刘畅;王潇笛设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元灵活性资源参与的电力评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统与能源管理技术领域，本发明公开了一种基于多元灵活性资源参与的电力评估方法及系统，包括获取电力评估异构数据；对获取的电力评估异构数据进行预处理，得到异构特征数据集；通过异构特征数据集构建多元灵活性资源模型，通过多元灵活性资源模型预测得到不同资源的发电出力；根据不同资源的发电出力，制定并执行资源调度策略；通过多元灵活性资源的综合调度，能够根据需求和电力生产的实时变化调整资源的投入，使电力系统更具适应性和稳定性；有助于提高各类发电机组的利用效率，减少资源浪费。

本发明授权一种基于多元灵活性资源参与的电力评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多元灵活性资源参与的电力评估方法，其特征在于，包括： S1、获取电力评估异构数据； S2、对获取的电力评估异构数据进行预处理，得到异构特征数据集；所述对获取的电力评估异构数据进行预处理，得到异构特征数据集的方法包括：通过改进高斯混合模型识别出电力评估异构数据中存在的异常值，将识别出的异常值剔除；所述通过改进高斯混合模型识别出电力评估异构数据中存在的异常值，将识别出的异常值剔除的方法包括： S41、将电力评估异构数据中的发电侧数据、储能侧数据、需求侧数据和电网侧数据组合成一个多维特征矩阵；其中，'为样本数量，即多维特征矩阵中数据点的数量；为特征维度数量，即每个样本的特征数； S42、预设发电侧数据、储能侧数据、需求侧数据和发电侧数据分布为个高斯分布的混合，通过高斯混合模型表示； S43、通过贝叶斯信息准则动态确定最优的高斯分布数量；通过期望最大化算法来估计高斯混合模型的参数，随机初始化每个高斯分布的均值向量、协方差矩阵和权重；使用后验概率计算公式计算多维特征矩阵中每个数据点属于第个高斯分布的后验概率，即由第个高斯分布生成的概率； S44、对于多维特征数据中的每个数据点，计算其在高斯混合模型中的概率密度,预设概率密度阈值为，通过概率密度阈值调整公式对预设概率密度阈值进行动态调整，概率密度阈值调整公式为；其中，为动态调整后的概率密度阈值；为比例系数；为数据的平均概率密度；为目标异常值； S45、若，则判定数据点为异常值；若，则判定数据点为正常值，将满足的数据点从电力评估异构数据中剔除； S3、通过异构特征数据集构建多元灵活性资源模型，通过多元灵活性资源模型预测得到不同资源的发电出力； S4、根据不同资源的发电出力，制定并执行资源调度策略。

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