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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;太原理工大学申请的专利一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化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：CN119514596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411572783.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化方法是由程铭;常馨月;黄文韬;崔振华;赖心怡;卢斯煜设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化方法，包括S1、搭建CNN‑LSTM‑GWO组合预测模型，将其与单个LSTM神经网络与CNN‑LSTM组合预测模型进行对比，通过输入相同的训练集进行训练，对比测试集预测效果；S2、将不同模型的预测结果用于后续新型电力系统的优化调度工程当中，将权重更新的日内滚动优化方法用于新型电力系统的优化调度过程当中，对比该方法与传统的滚动优化方法新型电力系统的成本大小。本发明通过整合两个特别有效的预测风能和太阳能的神经网络来探索最近的进展。这种组合提高了模型预测的准确性。此外，结合灰狼优化算法加快了训练过程，增强了模型对超短期预测和优化调度任务的实用性。

本发明授权一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多神经网络的新型电力系统中新能源组合预测和优化方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、搭建CNN-LSTM-GWO组合预测模型，将其与单个LSTM神经网络与CNN-LSTM组合预测模型进行对比，通过输入相同的训练集进行训练，对比测试集预测效果； S2、将不同模型的预测结果用于后续新型电力系统的优化调度工程当中，将权重更新的日内滚动优化方法用于新型电力系统的优化调度过程当中，对比该方法与传统的滚动优化方法新型电力系统的成本大小； 所述步骤S2中，包括：建立日前调度优化模型、建立日内滚动优化模型； 所述日前调度优化模型包括日前调度优化目标函数、系统约束，日前调度优化目标函数的目标是在整个调度周期内降低系统的运行成本； 所述日前调度优化目标函数如下： 式中为t时间段购电和售电的总体经济成本，为t时间段各发电机组的总运行成本，为t时间段储能机组的调度费用； 式中，为t时间段内的市场电价，Ptm为t时段参与市场的新型电力系统购销电量； Eun,t＝un,t1-un,t-1Sn8 式中NG为可调度机组个数，Pg,n,t为机组n在t时段的输出，an,bn,cn为机组n的燃料成本系数，Sn为机组n的启动成本，un,t表示机组n在t时段的运行状态，值为1表示机组运行，值为0表示机组停机， 式中，为t时间段储能电池充放电的单位成本；Pse,s,t是t时间段第s个蓄电池放电和充电的能量；Ns为储能电池的总数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方电网科学研究院有限责任公司;太原理工大学，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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