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龙图腾网获悉国网重庆市电力公司电力科学研究院;重庆大学;国家电网有限公司申请的专利电力系统调频速度需求量化方法、设备和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：CN118920510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410980540.4，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权电力系统调频速度需求量化方法、设备和介质是由刘育明;李小菊;李登峰;杨旼才;陈咏涛;朱小军;向明旭;刘馨颖设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统调频速度需求量化方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电力系统调频速度需求量化方法、设备和介质，方法包括：基于电网的负荷、新能源、气象信息等，构造了面向净负荷短时功率最大波动预测的样本特征向量，同时对训练样本与样本特征向量进行筛选，进而建立了净负荷短时功率最大波动点预测模型，对净负荷短时功率最大波动进行预测；进一步建立了基于自适应带宽核密度估计的净负荷短时功率最大波动区间预测模型，可得到净负荷短时功率最大波动预测结果的置信区间，以区间上限作为系统净负荷短时功率最大波动可确保其能够覆盖实际净负荷的短时最大波动。通过本发明所提出的方法，能够准确量化系统净负荷短时功率最大波动，为日前调度决策方案的合理制定提供有力参考。

本发明授权电力系统调频速度需求量化方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统调频速度需求量化方法，其特征在于，包括： 根据电网运行数据构造面向净负荷短时功率最大波动预测的样本特征向量；其中，所述电网运行数据包括负荷数据、新能源出力数据、气象数据和特殊日期数据；所述净负荷短时功率最大波动定义为固定调度时段内净负荷在单位时长的最大变化值；所述样本特征向量包括输入特征向量和输出特征向量； 根据训练样本与预测日样本之间的相似性以及训练样本与预测日样本各输入特征向量间的匹配程度进行训练样本和样本特征向量的筛选； 构建净负荷短时功率最大波动点预测模型，利用筛选后的训练样本和样本特征向量对净负荷短时功率最大波动点预测模型进行训练； 将净负荷短时功率最大波动点预测模型输出的系统净负荷短时功率最大波动点预测值输入到净负荷短时功率最大波动区间预测模型中，得到净负荷短时功率最大波动预测结果的置信区间； 将净负荷短时功率最大波动预测结果的置信区间的上限值作为系统调频速度需求； 所述净负荷短时功率最大波动区间预测模型包括： 其中，表示第i个样本点的自适应带宽；表示全局基线带宽；表示调整参数；gx表示在x处密度估计；fx为概率密度函数；K表示核函数；n表示样本数量；表示净负荷短时功率最大波动点预测模型预测得到的第i个样本点； 其中，累计分布函数Fx表示随机变量X小于或等于某个具体数值x的概率； 根据累计分布函数Fx的逆函数得到PPF函数： 其中，b表示对应于累积概率r的分位点，r表示累积概率。

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