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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种考虑分布式电源的配电网维护方法、装置、电子设备及存储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：CN119448252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411549125.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种考虑分布式电源的配电网维护方法、装置、电子设备及存储介质是由李谦;黎皓彬;赵瑞锋;李一泉;吴岳洲设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑分布式电源的配电网维护方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑分布式电源的配电网维护方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取配电网的候选维护线路数据、拓扑结构图、若干典型日数据、运行成本参数以及风光储设备的硬件参数；根据配电网若干典型日数据以及预设的预测模型，构建发电与负荷不确定性模型；根据风光储设备的硬件参数以及预设的预测模型，求解发电与负荷不确定性模型，生成维护日的发电与负荷数据；根据配电网的运行成本参数、风光储设备的硬件参数、维护日的发电与负荷数据，构建配电网维护模型以及约束条件；在约束条件下，对配电网维护模型进行求解，生成配电网维护计划；根据配电网维护计划，对配电网进行维护。通过实施本发明能够提高配电网维护的可靠性。

本发明授权一种考虑分布式电源的配电网维护方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑分布式电源的配电网维护方法，其特征在于，包括： 获取配电网的候选维护线路数据，配电网的拓扑结构图，配电网若干典型日数据，配电网的运行成本参数以及风光储设备的硬件参数；其中，配电网典型日数据包括配电网典型日负荷数据，风力电站典型日风力数据以及光伏电站典型日太阳辐射数据； 根据配电网若干典型日数据以及预设的预测模型，构建发电与负荷不确定性模型；其中，预设的预测模型包括风速预测模型、太阳辐射预测模型和负荷预测模型； 根据风光储设备的硬件参数以及预设的预测模型，求解发电与负荷不确定性模型，生成维护日的发电与负荷数据；其中，所述维护日的发电与负荷数据包含维护日风力电站的预测发电功率、维护日光伏电站的预测发电功率以及维护日配电网的预测负荷； 根据配电网的运行成本参数、风光储设备的硬件参数、维护日的发电与负荷数据，以最小化电力系统的总成本为目的，构建配电网维护模型以及约束条件；其中，所述约束条件包括功率平衡约束、功率输出约束、功率上下限约束、维护成本约束、维护持续时间约束、维护操作连续性约束、电池状态约束、电池容量约束以及拓扑连通性约束； 在约束条件下，对配电网维护模型进行求解，生成配电网维护计划； 根据所述配电网维护计划，对配电网进行维护； 所述根据配电网若干典型日数据以及预设的预测模型，构建发电与负荷不确定性模型，包括： 对风力电站若干典型日风力数据进行统计分析，确定第一平均值和第一标准差；根据第一平均值和第一标准差，生成第一随机高斯变量； 对光伏电站若干典型日太阳辐射数据进行统计分析，确定第二平均值和第二标准差； 根据第二平均值和第二标准差，生成第二随机高斯变量； 对配电网若干典型日负荷数据进行统计分析，确定第三平均值和第三标准差；根据第三平均值和第三标准差，生成第三随机高斯变量； 根据预设的风速预测模型，生成预测的风力电站若干典型日风力数据； 根据预设的太阳辐射预测模型，生成预测的光伏电站若干典型日太阳辐射数据； 根据预设的负荷预测模型，生成预测的配电网若干典型日负荷数据； 计算风力电站典型日风力数据与预测的风力电站同一典型日风力数据之间的差，生成风力电站典型日风力数据的第一预测误差； 计算光伏电站典型日太阳辐射数据与预测的光伏电站同一典型日太阳辐射数据之间的差，生成光伏电站典型日太阳辐射数据的第二预测误差； 计算配电网典型日负荷数据与预测的配电网同一典型日负荷数据之间的差，生成配电网典型日负荷数据的第三预测误差； 根据第一预测误差、第一随机高斯变量、第二预测误差、第二随机高斯变量、第三预测误差和第三随机高斯变量构建发电与负荷不确定性模型。

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