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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司航检分公司申请的专利一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及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：CN119651576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411727744.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及系统是由张杰;刘洋;王保华;张晓萌;郭欣设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能电网领域，公开了一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及系统。本发明通过机器学习模型处理抽水蓄能电站的历史运行情况数据来预测抽水蓄能电站未来所面对的实时工作状态，并结合相应的电网约束条件，进行无人机组调度的优化，调用数学优化工具包求解器对该抽水蓄能电站实时工作状态设定的约束条件及相应电网约束条件构建的规划模型进行求解实现动态调度优化。本发明考虑了抽水蓄能电站的动态变化，获得抽水蓄能电站的实时工作状态后构建的目标函数模型能够更好的根据约束条件获得最佳的机组调度优化方法，从而采用求解器快速可靠求解，能提高整个电网的智能化调度程度。

本发明授权一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种抽水蓄能电站的无人机组调度优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、以包括抽水蓄能电站接入的电网的所有机组损耗功率最小化为目标，建立目标函数模型； S2、通过机器学习模型处理抽水蓄能电站的历史运行情况数据来预测抽水蓄能电站实时工作状态，并依据实时工作状态设置约束条件； 预测抽水蓄能电站实时工作状态之前，利用第一历史运行情况数据以及第一历史工作状态训练所述机器学习模型，所述机器学习模型为改进的SVM模型，其判定计算公式如下： ； 其中ω，b分别为超平面的法向量和截距，X为所述第一历史运行情况数据，为以p为时间段分割实时调度周期时段数t的第q时间段的储水量波动参数； 所述第一历史运行情况数据包括抽水蓄能电站在运行时期的储水量波动参数，其计算公式为： ； 式中，为储水量波动参数，为抽水蓄能电站的工作区间高度，为抽水蓄能电站的蓄水上限高度值，为抽水蓄能电站的蓄水下限高度值； 所述约束条件为： ； 式中，为电网火电机组r在实时调度周期时段数t的平均损耗功率，为电网火电机组的单次开关机损耗功率，为电网抽水蓄能电站在实时调度周期时段数t的平均损耗功率，为电网抽水蓄能电站的单次开关机损耗功率，为电网火电机组r在实时调度周期时段数t的工作状态，为电网抽水蓄能电站在实时调度周期时段数t的工作状态，开机工作状态值为1，关机状态值为0； S3、根据所述目标函数模型和所述实时工作状态构建动态规划模型； 所述目标函数模型为： ； 式中，为所有机组最小损耗功率函数，为调度周期总时段数，为电网火电机组数，为电网火电机组r在实时调度周期时段数t的平均损耗功率，为电网抽水蓄能电站在实时调度周期时段数t的平均损耗功率，为电网火电机组r在实时调度周期时段数t的开停机损耗功率，为电网抽水蓄能电站在实时调度周期时段数t的开停机损耗功率，为电网火电机组r在实时调度周期时段数t的传输损耗功率，为电网抽水蓄能电站在实时调度周期时段数t的传输损耗功率； S4、使用求解器寻优算法工具求解所述动态规划模型，得出抽水蓄能电站的最优调度解。

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