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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法、系统、介质及处理器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：CN119448430B 。

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：202411537587.X，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法、系统、介质及处理器是由刘蔚;熊莉;杨子千;梁阳豆;张野;莫东;周保荣;潘连荣;唐王倩云;青鹤鹏;杨有慧;陈明媛设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法、系统、介质及处理器在说明书摘要公布了：本发明涉及自动发电控制技术领域，特别涉及一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法、系统、介质及处理器。本发明建立了分布式电网控制机制，将多区域互联电网模型并入电网，并计算火电机组、水电机组、电动汽车集群的功率分配比例，计算出各个区域的区域控制偏差，分布式的深度强化学习控制器以对应区域的区域控制偏差为输入，通过深度强化学习控制器的内部控制方法进行迭代更新并输出对应区域的总控制功率，进而得到对应区域的火电机组、水电机组、电动汽车集群的功率指令，火电机组、水电机组、电动汽车集群执行对应的功率指令实现系统闭环，并与电网进行交互。本发明可以实现多区域电网的CPS指标合格和频率稳定。

本发明授权一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法、系统、介质及处理器在权利要求书中公布了：1.一种面向大规模新能源并网的自动发电控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 搭建多区域互联电网模型，并初始化模型参数，以及将多区域互联电网模型并入电网；所述多区域互联电网模型包括各个区域的深度强化学习控制器、风电机组、光伏电站、火电机组、水电机组、电动汽车集群、负荷；所述深度强化学习控制器分别与火电机组、水电机组、电动汽车集群连接； 根据各个区域的火电机组、水电机组、电动汽车集群的容量计算火电机组、水电机组、电动汽车集群的功率分配比例； 根据各个区域的风电机组的输出功率、光伏电站的输出功率、火电机组的输出功率、水电机组的输出功率、电动汽车集群参与调频的功率、负荷计算各个区域的电网实时频率偏差及相邻区域间的交换功率，并计算出各个区域的区域控制偏差； 将各个区域的区域控制偏差输入对应区域的深度强化学习控制器，通过深度强化学习控制器的内部控制方法进行迭代更新并输出对应区域的总控制功率； 根据对应区域的总控制功率以及火电机组、水电机组、电动汽车集群的功率分配比例得到火电机组、水电机组、电动汽车集群的分配功率，进而得到对应区域的火电机组、水电机组、电动汽车集群的功率指令； 火电机组、水电机组、电动汽车集群执行对应的功率指令，并与电网进行交互； 各个区域的区域控制偏差的计算方法如下： Δfk＝L-1{Pg,k+Ppv,k+Ph,k+Pf,k+Pev,k-PL,k-Ptie,kj×Kp1+sTp}； Ptie,kj＝L-1{Δfk-Δfj×2πTkjs}； ACEk＝Ptie,kj+βkΔfk； 其中，Δfk为区域k的电网实时频率偏差，L-1为拉普拉斯反变换，Pg,k为区域k的风电机组输出功率，Ppv,k为区域k的光伏电站输出功率，Ph,k为区域k的水电机组输出功率，Pf,k为区域k的火电机组输出功率，Pev,k为区域k的电动汽车集群参与调频时的功率，PL,k为区域k的负荷，Ptie,kj为区域k和区域j的联络线交换功率，其中，区域k与区域j相邻，Kp为频率响应函数系数，Tp为频率响应函数时间常数，s为拉普拉斯算子，Δfj为区域j的电网实时频率偏差，Tkj为区域k和区域j的联络线时间常数；ACEk为区域k的区域控制偏差，βk为区域k的频率偏差系数。

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