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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于台区自治的分布式储能智能调度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：CN119834242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411880468.4，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于台区自治的分布式储能智能调度方法及系统是由李德鑫;李大勇;孟祥东;张海锋;杨晶莹;田春光;吕项羽;王佳蕊;张家郡;李宝聚;张懿夫设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于台区自治的分布式储能智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于台区自治的分布式储能智能调度方法及系统，包括：首先获取当前电力进入目标台区的任务指示，并根据任务指示获取电力负荷数据。然后，利用预先训练的台区负荷评估模型对负荷数据进行评估，判断负荷状态是否正常。若异常，则确定导致异常的主要根因。最后，基于负荷状态评估和异常状态解析结果，从预先配置的储能调度策略中选择合适的调度策略，并下发至目标台区的分布式储能设备执行。如此设计，高了电力系统的稳定性和调度效率，适用于分布式能源系统的智能管理。

本发明授权基于台区自治的分布式储能智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于台区自治的分布式储能智能调度方法，其特征在于，包括： 获取当前电力进入目标台区的任务指示； 根据所述任务指示，获取所述当前电力的电力负荷数据； 将所述当前电力的电力负荷数据输入预先训练的台区负荷评估模型，得到对应的负荷状态评估结果； 当负荷状态评估结果表征为异常负荷状态时，确定与所述异常负荷状态的异常现象关联度最高的目标异常根因，得到异常状态解析结果； 基于所述负荷状态评估结果和所述异常状态解析结果，从预先配置储能调度中选取目标调度策略； 将所述目标调度策略下发至所述目标台区包括的分布式储能设备执行； 所述台区负荷评估模型通过以下方式获取，包括： 获取目标电力在传输至目标台区的过程中所记录的电力负荷数据，并对所述电力负荷数据进行变压设备关联，得到多个变压设备所分别对应的子电力负荷数据；所述子电力负荷数据包括所述目标电力在传输至对应的所述变压设备的过程中的每个采样时间节点分别对应的瞬时负荷数据； 基于每个所述子电力负荷数据，确定对应的所述变压设备所对应的负荷状态，所述负荷状态包括安全负荷状态及异常负荷状态； 以每个所述子电力负荷数据为样本实例，以对应的所述负荷状态为实例目标值，构建用于训练所述台区负荷评估模型的样本实例数组，并针对所述样本实例数组中的每个所述子电力负荷数据分别执行以下处理： 获取每个所述瞬时负荷数据的负荷均值、均方根负荷值、负荷波动度、负荷离散度，以及所述瞬时负荷数据中的峰值数据； 将所述负荷离散度除以所述负荷均值，得到所述子电力负荷数据的变化率偏差，将所述峰值数据除以所述均方根负荷值，得到所述子电力负荷数据的峰均比，并将所述峰值数据除以所述负荷均值，得到所述子电力负荷数据的冲击比； 对所述负荷均值、所述负荷波动度、所述变化率偏差、所述峰均比和所述冲击比进行数据集成处理，得到负载时间序列分析域对应的负载时间序列转换域数据； 获取所述子电力负荷数据对应的频谱分布强度和功率谱密度均值，并基于所述频谱分布强度，确定所述子电力负荷数据在能量频谱上的频谱中心频率； 结合所述频谱中心频率和所述频谱分布强度，确定所述子电力负荷数据在能量频谱上的频谱波动度，并获取所述频谱分布强度中的频谱上限频率； 对所述频谱分布强度、所述功率谱密度均值、所述频谱中心频率、所述频谱波动度和所述频谱上限频率进行数据集成处理，得到所述能量频谱分析域对应的能量频谱转换域数据； 从电能质量波动分析域，对所述子电力负荷数据进行电能质量波动映射处理，得到所述电能质量波动分析域对应的电能质量波动转换域数据； 对每个所述转换域数据分别执行特征抽取操作，得到每个所述转换域数据分别对应的转换域特征； 获取每个所述转换域特征分别对应的特征域属性，并将每个所述特征域属性进行加权平均处理，得到参考域属性； 将每个所述特征域属性分别与所述参考域属性进行对比处理，得到每个所述特征域属性对应的属性比对结果； 当所述属性比对结果表征所述特征域属性与所述参考域属性一致时，将对应的所述转换域特征，确定为所述转换域特征对应的目标转换域特征； 当所述属性比对结果表征所述特征域属性与所述参考域属性不一致时，对对应的所述转换域特征的特征域属性，更新为所述参考域属性，得到所述转换域特征对应的目标转换域特征； 将每个所述目标转换域特征进行特征集成处理，得到集成特征； 利用所述台区负荷评估模型，基于所述集成特征，对所述目标台区进行台区负荷评估，得到所述目标台区的推断负荷状态； 结合所述推断负荷状态和对应的所述负荷状态，对所述台区负荷评估模型执行训练流程； 其中，所述台区负荷评估模型用于基于所述目标电力的电力负荷数据，对所述目标电力所在台区的负荷状态进行评估。

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