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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种多能资源协同规划调度方法、装置、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：CN118886650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410907367.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种多能资源协同规划调度方法、装置、设备及存储介质是由周晓;颜俊;梁涛;颜安;潘中奇;李倩;李存凯设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多能资源协同规划调度方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及能源规划技术领域，公开了一种多能资源协同规划调度方法、装置、设备及存储介质，本发明首先利用基于最小二乘支持向量机改进的克里格估计样点内插值法对目标规划地点的新能源时序出力进行预测并得到目标规划地点的新能源时序出力预测数据集。其次，确定负荷预测数据集，并结合目标多能资源数据集和原始资源数据集构建多目标规划调度模型。最后，通过新能源时序出力预测数据集、历史失负荷概率数据集和负荷预测数据集进行模型求解即可以得到最终的多能资源协同规划调度结果。因此，通过实施本发明，能够满足系统特定时段出力需求，为建立含高比例新能源的新型电力系统优化规划及调度运行模型奠定基础。

本发明授权一种多能资源协同规划调度方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多能资源协同规划调度方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标规划地点的初始分布式新能源历史出力数据集、历史失负荷概率数据集、目标多能资源数据集和原始资源数据集，所述初始分布式新能源历史出力数据集包括目标规划地点的临近区域内的新能源场站的多个历史出力时序数据或者多个气象站历史时序气象数据，所述目标多能资源数据集包括年8760小时负荷曲线数据、新能源物理及价格费用数据、储能物理参数及价格费用数据、多个电费数据、新能源储能奖励刺激数据、碳排放参数及价格数据，所述历史失负荷概率数据集用于表征失负荷概率的可靠性指标要求，所述原始资源数据集包括当前已有资源的相关数据，但不包括所述目标多能资源数据集； 将所述初始分布式新能源历史出力数据集经过基于最小二乘支持向量机改进的克里格估计样点内插值法处理，得到所述目标规划地点的新能源时序出力预测数据集； 根据所述历史失负荷概率数据集建立负荷预测模型并确定负荷预测数据集； 根据所述目标多能资源数据集和所述原始资源数据集建立多目标规划调度模型； 基于所述新能源时序出力预测数据集、所述历史失负荷概率数据集和所述负荷预测数据集，对所述多目标规划调度模型求解，得到多能资源协同规划调度结果； 其中，将所述初始分布式新能源历史出力数据集经过基于最小二乘支持向量机改进的克里格估计样点内插值法处理，得到所述目标规划地点的新能源时序出力预测数据集，包括： 对所述初始分布式新能源历史出力数据集进行归一化处理，得到目标分布式新能源历史出力数据集； 根据所述目标分布式新能源历史出力数据集，计算初始变方差函数，其中，根据所述目标分布式新能源历史出力数据集和场站间空间距离，计算克里格估计样点内插值法的实验性变方差函数，所述实验性变方差函数为所述初始变方差函数； 利用最小二乘支持向量机对所述初始变方差函数进行拟合处理，得到目标变方差函数，所述最小二乘支持向量机用直接根据其自身的分布图来拟合实验性的变差函数； 基于所述目标变方差函数，经过克里格估计样点内插值法处理，得到所述目标规划地点的新能源时序出力预测数据集； 其中，根据所述历史失负荷概率数据集建立负荷预测模型，包括：将失负荷概率指标要求以概率分布形式表述的机会约束转换成线性不等式约束；基于线性不等式约束，通过机会约束模型以概率分布形式对负荷预测误差及随机性进行建模得到负荷预测模型； 其中，线性不等式约束表示为下述的关系式： 式中：表示时刻从电网中的购电量，表示规划光伏出力，表示储能出力，表示能效提升措施出力贡献，表示需求响应出力贡献；表示标准正态分布的百分位数；表示时刻的负荷预测误差；表示随机变量的数学期望；表示时刻的预测负荷。

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