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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于气象条件的电网安全评估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：CN119809315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411760720.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于气象条件的电网安全评估方法和系统是由张凯;周辉;刘畅;于军设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象条件的电网安全评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气象条件的电网安全评估方法和系统，涉及电网安全规划技术领域，通过采集电网的历史运行数据；采用预训练的人工神经网络计算各单一故障对应的潮流分布，得到所述电网的总期望缺供电量；根据历史运行数据，对所述电网的故障率、设备修复速度和负荷需求概率进行分析，再建立所述电网的风险评估模型；在电网运行过程中，将实时电网运行数据输入至所述风险评估模型中，得到用于评估电网安全的风险值。采用本发明实施例，能够快速、有效地评估电网在台风和强降雨气象条件下的运行风险和可靠性，从而帮助电网调度员采取适当的预防和控制措施，确保电力系统的稳定运行。

本发明授权一种基于气象条件的电网安全评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于气象条件的电网安全评估方法，其特征在于，包括： 采集电网的历史运行数据；所述历史运行数据包括负荷需求、故障情况和气象条件； 采用预训练的人工神经网络计算各单一故障对应的潮流分布，得到所述电网的总期望缺供电量； 根据所述故障情况和所述气象条件，得到所述电网的故障率； 获取额定风速和关键风速参数，结合所述气象条件，得到设备修复速度； 根据所述负荷需求，将电网各节点在时间t的总负荷表示为正态分布，计算负荷需求概率； 根据所述总期望缺供电量、所述故障率、所述设备修复速度和所述负荷需求概率，建立所述电网的风险评估模型； 将实时电网运行数据输入至所述风险评估模型中，得到用于评估电网安全的风险值； 所述采用预训练的人工神经网络计算各单一故障对应的潮流分布，得到所述电网的总期望缺供电量，包括： 采用预训练的人工神经网络模拟所述电网的单一故障，得到所述单一故障下的最优潮流； 根据所述最优潮流得到电网各节点的节点期望缺供电量和削减负荷节点数； 通过计算各单一故障对应所述电网的总期望缺供电量；其中，Gi为节点i的节点期望缺供电量；Ns为所述电网的总节点数；Ds为削减负荷节点数； 所述根据所述故障情况和所述气象条件，得到所述电网的故障率，包括： 根据所述故障情况，采用HPP分布对一般气象条件下的故障出现的随机概率进行建模，得到一般气象条件下的所述电网的第一故障率； 从所述气象条件中获取关键风速，结合所述故障情况，计算第一极端气象条件下所述电网的第二故障率； 从所述气象条件中获取雷电的地闪密度，结合所述故障情况，计算第二极端气象条件下所述电网的第三故障率； 根据所述第一故障率、所述第二故障率和所述第三故障率，得到所述电网的故障率； 所述根据所述故障情况，采用HPP分布对一般气象条件下的故障出现的随机概率进行建模，得到一般气象条件下的所述电网的第一故障率，包括： 根据所述故障情况，得到预设的时间段内每公里线路的故障次数； 通过对一般气象条件下的故障出现的随机概率进行建模；其中，Cft为时间t内每公里线路的故障次数；k为第k个故障；ξn为一般气象条件下的所述电网的第一故障率； 所述从所述气象条件中获取关键风速，结合所述故障情况，计算第一极端气象条件下所述电网的第二故障率，包括： 从所述气象条件中获取关键风速，当所述关键风速大于预设的风速阈值时，判定为第一极端气象条件； 通过Wwt＝Wct+Δwt计算第一极端气象条件下时间t内的风速强度； 通过计算第一极端气象条件下所述电网的第二故障率； 其中，ξn为一般气象条件下的所述电网的所述第一故障率；Wct为关键风速；Δwt为预设的关键风速随机阈值；Wwt为第一极端气象条件下时间t内的风速强度；aw为所述第二故障率的调整系数； 所述从所述气象条件中获取雷电的地闪密度，结合所述故障情况，计算第二极端气象条件下所述电网的第三故障率，包括： 从所述气象条件中获取雷电的地闪密度，当所述地闪密度大于预设的地闪密度阈值时，判定为第二极端气象条件；所述地闪密度的变化服从对数分布； 通过ξlgCgt＝ξnβ1Cgt计算第二极端气象条件下所述电网的第三故障率；其中，ξn为一般气象条件下的所述电网的所述第一故障率；β1为预设参数；Cgt为地闪密度； 所述获取额定风速和关键风速参数，结合所述气象条件，得到设备修复速度，包括： 当所述气象条件为一般气象条件且风速强度不小于预设的风速强度阈值时，通过计算设备修复速度； 当所述气象条件为极端气象条件且风速强度小于预设的风速强度阈值时，通过计算设备修复速度； 当所述气象条件为极端气象条件且风速强度不小于预设的风速强度阈值时，通过计算设备修复速度； 其中，vn为预设的额定风速；η为预设的第一正参数；Wwt为风速强度；Wct为关键风速；ψ为预设的第二正参数；Ng为预设的极端气象条件参数； 所述根据所述负荷需求，将电网各节点在时间t的总负荷表示为正态分布，计算负荷需求概率，包括： 根据所述负荷需求，将电网各节点在时间t的总负荷表示为正态分布，得到正态分布参数； 通过计算负荷需求概率；其中，μ为总负荷的均值；σ为总负荷的标准差；θ为正态分布参数； 所述根据所述总期望缺供电量、所述故障率、所述设备修复速度和所述负荷需求概率，建立所述电网的风险评估模型，包括： 通过Pg＝αE,v,G+βξ计算所述电网的机组出力； 通过Pc＝γE,v,G+εξ计算所述电网的负荷削减； 通过F＝minfPg,Pc建立所述电网的风险评估模型； 其中，E为总期望缺供电量；v为设备修复速度；G为负荷需求概率；ξ为故障率；α和ε为预设的正参数；β和γ为预设的负参数。

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