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龙图腾网获悉平高集团储能科技有限公司申请的专利基于概率密度的电网调频方法、系统、设备、产品及介质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：CN119726811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510215155.5，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权基于概率密度的电网调频方法、系统、设备、产品及介质是由苏其莉;张柳丽;张兴;刘平飞;罗军;李娟;吴思博;李桐;赵晓亮;赵丽亚设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率密度的电网调频方法、系统、设备、产品及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及能源管理技术领域，提供基于概率密度的电网调频方法、系统、设备、产品及介质，包括通过运行数据计算系统负荷偏差分量，联络线偏差分量和机组偏差分量；获取新能源输出预测模型，以对新能源发电设备进行预测，计算概率密度函数得到新能源预测偏差，从而计算新能源偏差分量；计算目标电网的净负荷功率和净负荷功率标准差，将多个参数输入深度神经网络，得到偏差预测结果并计算损失函数；对损失函数进行迭代，得到目标损失函数，从目标损失函数中提取得到目标预测值；建立评估参数筛选条件，计算评估参数，以对目标预测值进行迭代，得到预测结果，对目标电网进行调频。本发明提高了电网调频的效率。

本发明授权基于概率密度的电网调频方法、系统、设备、产品及介质在权利要求书中公布了：1.基于概率密度的电网调频方法，其特征在于，包括： S1：获取目标电网的运行数据，通过所述运行数据计算所述目标电网的系统负荷偏差分量，联络线偏差分量和机组偏差分量； S2：获取新能源输出预测模型，通过所述新能源输出预测模型对所述目标电网中的新能源发电设备进行预测，得到预测结果，构造所述预测结果的概率密度函数并得到所述新能源发电设备的新能源预测偏差，通过所述新能源预测偏差计算新能源偏差分量； S3：计算所述目标电网的净负荷功率和净负荷功率标准差，获取深度神经网络，将所述系统负荷偏差分量，所述联络线偏差分量、所述机组偏差分量、所述新能源偏差分量、所述净负荷功率和所述净负荷功率标准差输入所述深度神经网络，得到偏差预测结果，计算得到所述偏差预测结果的损失函数；其中，步骤S3进一步包括： S31：根据新能源出力预测值、电网负荷预测值、本时段计划出力值和本时段计划交换值计算所述目标电网的净负荷功率和净负荷功率标准差； S32：获取深度神经网络，将所述系统负荷偏差分量、所述联络线偏差分量、所述机组偏差分量、所述新能源偏差分量、所述净负荷功率和所述净负荷功率标准差输入所述深度神经网络的完全连接层和激活函数层中，得到所述偏差预测结果； S33：构造所述偏差预测结果的似然函数，并对所述似然函数取对数，得到所述偏差预测结果的所述损失函数； S4：对所述损失函数进行迭代，得到目标损失函数，从所述目标损失函数中提取得到目标预测值； S5：建立评估参数筛选条件，计算所述目标预测值的评估参数，通过所述评估参数和所述评估参数筛选条件对所述目标预测值进行筛选，得到预测结果，通过预测结果对所述目标电网进行调频。

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