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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析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：CN120387557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510886479.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析方法及系统是由吴康;何伟;何昊;李佳;饶臻;熊健豪设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析方法及系统，方法包括：根据包含所述目标气象因子的气象数据和归一化处理后的新能源发电功率数据构建随机森林回归模型；引入改进贝叶斯优化方法，以所述随机森林回归模型在验证集上的决定系数为目标函数，对所述随机森林回归模型的超参数进行优化，所述超参数包括决策树数量、最大深度及最小分裂样本数，得到灾种叠加影响率模型；将实时气象数据输入至所述灾种叠加影响率模型中，所述灾种叠加影响率模型输出得到与所述实时气象数据相对应的新能源发电功率。综合预测极端天气对新能源发电效率的影响，并引入改进贝叶斯优化对随机森林中的参数进行优化，提高预测的准确性。

本发明授权一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种极端天气下新能源发电多灾种影响分析方法，其特征在于，包括： 获取气象数据以及新能源发电功率数据，其中，所述气象数据中包含气象因子，所述新能源发电功率数据中包含新能源发电功率； 根据皮尔逊相关系数确定所述气象因子与所述新能源发电功率之间的线性相关度，筛选出线性相关度绝对值大于预设阈值的气象因子，并定义为目标气象因子； 根据包含所述目标气象因子的气象数据和归一化处理后的新能源发电功率数据构建随机森林回归模型； 引入改进贝叶斯优化方法，以所述随机森林回归模型在验证集上的决定系数为目标函数，对所述随机森林回归模型的超参数进行优化，所述超参数包括决策树数量、最大深度及最小分裂样本数，得到灾种叠加影响率模型，其中，所述引入改进贝叶斯优化方法，以所述随机森林回归模型在验证集上的决定系数为目标函数，对所述随机森林回归模型的超参数进行优化，所述超参数包括决策树数量、最大深度及最小分裂样本数，得到灾种叠加影响率模型包括： 以随机森林在验证集的决定系数最大为优化目标，构建目标函数； 从超参数空间中随机采样超参数组合，分别评估对应函数值，构建初始数据集，表达式为： ， 式中，为初始数据集，为初始采样点数，为第个采样超参数组合，为在评估函数上的响应值； 利用数据集，建立高斯过程回归模型作为目标函数的近似，表达式为： ， 式中，为目标函数在超参数组合下的响应值，为在超参数组合下高斯过程预测的均值和方差，为在超参数组合下的平均值，为在超参数组合下的方差； 选用预期改进函数作为采集函数衡量当前代理模型下采样新点的价值； 基于改进的采集函数，选取当前最优试验点，表达式为： ， 式中，为表示当前选择的最优试验点，即使采集函数值最大的超参数组合，为使函数取得最大值的参数,为期望改进的采集函数的数值，用于指导下一个采样点的选择； 将采样得到的应用于随机森林回归模型训练以及评估性能，得到真实的目标函数值，并更新数据集，表达式为： ， 式中，为表示在超参数组合下目标函数的真实评估值； 重复建模与采样过程，迭代更新代理模型及数据集，最终获得最优超参数组合，并根据最优超参数组合构建得到灾种叠加影响率模型，其中，最优超参数组合的表达式为： ， 式中，为表示使函数达到最小值的参数，为表示最优的超参数组合，即使目标函数取得最小值的参数； 所述目标函数的表达式为： ， 式中，为目标函数值，为第时刻的实际发电功率值，为时刻的模型预测值，为样本权重，为各项权重，可由贝叶斯优化进行参数优选；为物理因素，在风力发电时为风速，光伏发电时选取辐射量；为一个指标函数，满足条件时取值为1，不满足时取值为0； 所述采集函数的表达式为： ， ， 式中，为当前观测点中的最优目标，为探索函数，用于控制探索与利用的权衡，为标准正态分布的累积分布函数，为高斯过程回归模型在点处的预测标准差，为标准正态分布的概率密度函数，为标准化变量，衡量在点处模型预测的改进幅度；为不确定性调节因子，可通过参数优化选择，为物理因素，在风力发电时选取风速，光伏发电时选取辐射量；为一个指标函数，满足条件时取值为1，不满足时取值为0，为预测均值； 将实时气象数据输入至所述灾种叠加影响率模型中，所述灾种叠加影响率模型输出得到与所述实时气象数据相对应的新能源发电功率。

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