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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司;北京电力经济技术研究院有限公司;浙江大学申请的专利分布式能源设备调度方法、装置以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：CN118693900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410701873.9，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权分布式能源设备调度方法、装置以及存储介质是由顾靖达;李瑛;万灿;鞠力;张璞;张晓晨;郭思琪;宋宝同;任学婧;邓瑞龙;王方敏;王晓冰;王思涵;席嫣娜;李慧;赵宇恒;王子越;胡学俊;李昀熠设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式能源设备调度方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式能源设备调度方法、装置以及存储介质。涉及电网安全稳定运行领域，该方法包括：获取目标区域内的风力数据和空气湿度数据；采集多个分布式能源设备分别通过电力线路向目标区域内的负荷设备供电过程中，电力线路上的电力数据；基于风力数据和空气湿度数据，得到目标故障概率；基于电力数据和目标故障概率，得到负荷损失量化指标；基于负荷损失量化指标对多个分布式能源设备进行调度优化，得到多个分布式能源设备的调度策略。本发明解决了相关技术中在进行分布式能源设备调度时未考虑天气灾害对电力线路运行的影响，导致获取到的分布式能源设备控制调度策略不完善且适用性差，导致区域用电受自然灾害的影响较大的技术问题。

本发明授权分布式能源设备调度方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式能源设备调度方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内的风力数据以及空气湿度数据； 采集多个分布式能源设备分别通过电力线路向所述目标区域内的负荷设备供电过程中，电力线路上的电力数据； 基于所述风力数据以及所述空气湿度数据，得到目标故障概率，包括：基于所述风力数据以及所述空气湿度数据，确定所述电力线路表面的覆冰厚度；基于所述风力数据以及所述覆冰厚度，通过如下方式确定所述电力线路承受的第一载荷，其中，为所述电力线路的长度，为所述电力线路的线路直径，B为风力系数，所述风力系数是指用来描述风力对物体的影响程度的一个参数，所述风力系数B通过如下方式得到：B=0.5**A*^2F1，其中，为空气中的水密度，A为受风面积，为风速，F1为风力，其中受风面积通过所述电力线路的线路直径以及线路长度得到；基于所述空气湿度数据以及所述覆冰厚度，通过如下方式确定所述电力线路承受的第二载荷，其中，为覆冰厚度；为冰力系数，其中所述冰力系数是指用来描述冰力对物体的影响程度的一个参数，所述冰力系数通过如下方式得到：=0.5**A*^2F2，其中，F2为电力线路上覆冰的重力，基于覆冰的冰密度以及重力加速度得到；基于所述第一载荷以及所述第二载荷，确定所述目标故障概率；其中，所述目标故障概率用于指示在风力以及空气湿度的影响下，所述电力线路发生故障的概率； 基于所述电力数据以及所述目标故障概率，得到负荷损失量化指标，包括：对所述目标区域进行分区处理，得到多个子区域；基于所述多个子区域分别对应的所述电力数据，确定所述多个子区域分别对应的电力负荷的重要程度；获取所述多个子区域分别对应的负荷损失值；基于多根电力线路分别对应的所述目标故障概率，确定多个故障场景分别对应的故障概率，其中，所述故障场景是基于所述多根电力线路中，存在故障的电力线路的数量确定，所述故障场景的故障概率通过如下方式得到：，其中，为故障的电力线路为i根的故障场景对应的故障概率，k为同时传输电力能源的电力线路的总条数，为k根电力线路中i根电力线路故障的组合数，为一根电力线路损坏的目标故障概率，i为k根电力线路中故障线束的条数；基于所述多个子区域分别对应的电力负荷的重要程度，所述多个子区域分别对应的负荷损失值以及所述多个故障场景分别对应的故障概率，确定所述负荷损失量化指标；其中，所述负荷损失量化指标用于指示在所述目标故障概率的影响下，通过电力线路向所述目标区域内的负荷设备供电产生的负荷损失； 基于所述负荷损失量化指标，对所述多个分布式能源设备进行调度优化，得到所述多个分布式能源设备的调度策略。

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国网北京市电力公司;国家电网有限公司;北京电力经济技术研究院有限公司;浙江大学，其通讯地址为：100031 北京市西城区前门西大街41号；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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