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龙图腾网获悉甘肃同兴智能科技发展有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的电力系统优化调度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：CN120377271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510865601.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于人工智能的电力系统优化调度方法是由杨磊;马卫卫设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电力系统优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的电力系统优化调度方法，涉及电力系统故障测试技术领域；该方法包括步骤为：获取目标电力系统下的生产监测数据、运行数据以及管理数据，作为电力数据集，并进行预处理；构建负荷预测模型，输入历史负荷数据、用户用电行为、气象数据以及日历特征，输出预测的电网负荷曲线；其技术要点为：通过结合设备健康状态评估模型、动态调整健康评分以及后续的实时调度优化，形成了一个联动性极强的优化管理方案，实现了精准识别潜在故障风险的效果，使得运维人员能够提前采取预防措施，避免因忽视外部因素而导致误判或漏报的情况，增强整个调度方案对设备健康风险的预判与响应能力。

本发明授权一种基于人工智能的电力系统优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电力系统优化调度方法，其特征在于，包括步骤为：获取目标电力系统下的生产监测数据、运行数据以及管理数据，作为电力数据集，并进行预处理； 构建负荷预测模型，输入历史负荷数据、用户用电行为、气象数据以及日历特征，输出预测的电网负荷曲线；同步从设备的运行日志中提取关键性能指标，结合设备台账信息，作为静态特征；采用监督学习进行健康评分建模，得出原始健康评分H0；依据负荷变化速率引入负荷因子L，得出最终的健康评分H；其中，L＝f；f是一个函数； 得出最终的健康评分H的依据如下： 健康评分H表示为原始健康评分H0和负荷因子L的组合：H＝H0+α*L；其中，α为权重，取值范围为0至1；且函数f的设定过程如下： 依据不同的约束条件： 条件一：负荷变化速率处于标准阈值{Thd1，Thd2}内； 条件二：负荷变化速率高于Thd2； 条件三：负荷变化速率低于Thd1； 当符合条件一时，则函数f采用基本模型： L＝w1·fl-cl+w2·ΔldΔt； 式中，fl表示未来负荷，cl表示当前负荷，ld表示负荷，t表示单位时长；ΔldΔt表示负荷变化率；w1、w2表示权重系数，取值范围均为大于0； 当符合条件二时，则函数f采用非线性增强模型： L＝w1·fl-cl+w2·eΔldΔt-1； 式中，e表示自然常数； 当符合条件三时，则函数f采用平滑模型： L＝w1·fl-cl+w2·log1+ΔldΔt； 构建调度优化目标函数，至少包括：最小化发电成本、平衡负荷以及N-1安全准则，经过约束建模后，启动学习优化算法，输出调度执行方案；根据调度执行结果，计算模拟和实际调度执行的设备健康评分偏差；当健康评分偏差超过设定指标时，则依据健康评分偏差来进行参数修正动作；反之，则不做响应动作。

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