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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和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：CN119995046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510373705.6，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和系统是由戴宇欣;张俊;余及舟;许沛东;白昱阳;高天露设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和系统，属于电网运行分析与调度领域。所述方法包括：收集与整理源荷运行场景数据；机组日前调度计划求解；实时调度过程的马尔可夫决策过程建模；静态安全域模型的求解；多智能体深度确定性策略梯度模型的训练、调试与应用；从而完成源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度策略的在线求解，有效提高系统运行的安全性与经济性。

本发明授权一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法，其特征在于，包括： 收集与整理源荷运行场景数据，并进行预处理； 结合源荷日前预测场景数据，进行机组日前调度计划求解； 实时调度过程的马尔科夫决策过程建模； 进行静态安全域模型的求解； 结合求解的静态安全域模型，马尔科夫决策过程建模中的智能体观测空间、动作空间和奖励函数，以及求解的机组日前调度计划，构建基于静态安全域引导的多智能体深度确定性策略梯度模型，策略梯度模型的输入为每个运行场景下的每个时间步下的系统状态：包括新能源出力，负荷值，机组日前出力计划值，线路负载率；输出为观测状态后的动作，用于指导调度受控机组的出力；利用源荷运行场景数据对模型进行训练，并利用训练好的策略梯度模型实现新能源电力系统的实时调度； 基于静态安全域引导的多智能体深度确定性策略梯度模型的整体处理过程如下： 随机选取源荷运行场景集中日内预测场景与真实场景，在T=1时，加载日内真实场景中第一个时刻点实际数据与机组日前调度计划第一个时刻点数据，进行交流潮流计算，得到系统当前状态，然后将系统T时刻状态值，T+1时刻源荷日内预测值，T+1时刻系统状态判断结果一同作为观测数据提供给智能体，智能体依据观测数据进行决策，输出决策动作，在经过动作合法性校验后，提供给电力系统计算环境进行潮流计算，得到T+1时刻的系统状态，此时，依据智能体动作与系统当前状态信息，进行奖励值的计算，从而作为反馈信息引导智能体进行策略的进化； T+1时刻系统状态的判断结果为所求解的静态安全域边界得到，即结合T+1时刻的机组日前出力值，T+1时刻的源荷内日预测值，根据源荷预测误差，结合拉丁超立方抽样抽取下一时刻可能的源荷日内出力值，与机组日前出力值共同构成T+1时刻系统运行点集合，并由静态安全域边界进行在线判定，其结果作为观测信息提供给智能体。

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