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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种电力系统的灵活性优化调度方法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：CN121395571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511923230.X，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种电力系统的灵活性优化调度方法是由杨帆;彭浩设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统的灵活性优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统优化调度技术领域，尤其涉及一种电力系统的灵活性优化调度方法，基于连续卷积和高斯Copula方法刻画具有强正相关性的不确定源和负荷的时序相关性，建立灵活性需求量化模型；根据灵活性供给资源的不同调节特性，构建包括源荷储三类资源的灵活性供给模型；结合灵活性需求量化模型和灵活性供给建模构建日前优化调度模型，基于机会约束和条件风险价值理论对灵活性资源备用以及爬坡成本和灵活性不足条件风险价值成本进行协同优化，得到在系统经济最优情况下的日前调度机组出力计划、灵活性资源备用和爬坡容量。与现有技术相比，本发明具有实现准确的灵活性需求量化，以及在系统经济最优情况下的资源分配比例调度等优点。

本发明授权一种电力系统的灵活性优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的灵活性优化调度方法，其特征在于，该方法包括： 基于连续卷积和高斯Copula方法，建立净负荷时序相关性的联合概率密度函数，并基于联合概率密度函数建立灵活性需求量化模型；净负荷是指电力系统负荷功率与可再生能源发电功率之差，净负荷的概率密度函数可由风电预测出力、光伏预测出力以及负荷需求连续卷积理论计算得到，其中为t时刻的净负荷需求量； 所述基于联合概率密度函数建立灵活性需求量化模型包括： 灵活性需求由相邻调度时刻净负荷进行差分计算得到，具体为： ， 其中，、分别为t时刻的灵活性需求概率密度函数支撑集上限和下限，、为t时刻净负荷的最大值和最小值，、为时刻净负荷的最大值和最小值，为净负荷最大预测误差，为t时刻的净负荷，为调度时间间隔； t时刻灵活性需求的概率密度函数，由刻画相邻调度时刻t和的净负荷时序相关性的联合概率密度函数通过雅可比变换法得到，计算公式如下： ， 其中，为t时刻灵活性需求量； 所述净负荷时序相关性的联合概率密度函数采用高斯Copula方法对净负荷时序相关性进行刻画，具体为： ， 其中，为时刻的净负荷需求量，为净负荷任意两个相邻调度时刻的联合概率密度函数，为高斯Copula函数，、分别为净负荷在t、时刻服从的概率分布函数； 基于灵活性资源调节参数，根据灵活性供给资源的不同调节特性，构建包括源荷储三类资源的灵活性供给模型； 结合灵活性需求量化模型和灵活性供给模型，构建日前优化调度模型，所述日前优化调度模型平衡电力系统中的灵活性需求和供给，以系统运行总成本最优为目标，得到电力系统日前调度机组出力计划、灵活性资源备用容纳和爬坡容量； 所述日前优化调度模型的系统运行总成本包括采用条件风险价值理论评估系统灵活性供给不足造成的灵活性不足风险成本。

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