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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利可用输电能力概率分析方法、系统、设备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：CN114066234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111350850.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权可用输电能力概率分析方法、系统、设备及存储介质是由朱军飞;黄国栋;杨军峰;陈浩;李京;王正纲;李辉;王阳光;刘静;谢哓骞;徐民;戴赛;丁强;崔晖;许丹;韩彬;杨晓楠;蔡帜;胡晨旭;李博;张加力;胡晓静;屈富敏;常江;李哲;张瑞雯设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本可用输电能力概率分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可用输电能力概率分析方法、系统、设备及存储介质，获取随机输入变量的概率计算样本；将随机输入变量的概率计算样本带入基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型，求解每个随机输入变量的概率计算样本对应的可用输电能力；根据可用输电能力求取可用输电能力的概率分布情况并输出。本发明能够在离线状态下获取基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型，该模型有结果精确、计算效率高的特点，以用于可用输电能力的在线概率计算分析。

本发明授权可用输电能力概率分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.可用输电能力概率分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取随机输入变量的概率计算样本； 将所述随机输入变量的概率计算样本带入基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型，求解每个随机输入变量的概率计算样本对应的可用输电能力；其中所述基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型通过概率不确定源的历史数据和可用输电能力计算模型建立； 根据所述可用输电能力求取可用输电能力的概率分布情况并输出； 其中，所述随机输入变量的概率计算样本的获取方法为：通过概率不确定源到电网节点注入功率的模型将概率不确定源的概率计算样本转换得到； 所述随机输入变量的获取方法为：通过概率不确定源到电网节点注入功率的模型，获取受概率不确定源影响的节点注入功率对象，将节点注入功率对象作为随机输入变量； 所述概率不确定源的概率计算样本通过不确定源概率模型生成； 所述不确定源概率模型根据概率不确定源的历史数据建立； 所述概率不确定源通过统计电网新能源以及负荷历史数据确定； 所述概率不确定源到电网节点注入功率的模型根据概率不确定源的类型建立； 所述可用输电能力计算模型通过电网当前运行状态下潮流约束、发电机出力约束、电压幅值约束、支路功率约束送端负荷约束和受端发电机约束构建，所述可用输电能力计算模型的构建方法具体为： 通过电网拓扑结构和线路参数，建立电网的潮流方程，作为潮流约束； 通过电网内各发电机参数，确定发电机有功及无功出力的上下限，作为发电机出力约束； 通过电网对节点电压幅值的规定，建立电压幅值约束； 通过电网各输电线路参数和运行环境，确定输电线路所允许流过的最大功率作为支路功率约束； 根据送端电网负荷不变和受端电网发电机出力不变的原则，建立送端负荷约束和受端发电机约束； 根据潮流约束、发电机出力约束、电压幅值约束、支路功率约束送端负荷约束和受端发电机约束，以受端电网负荷增量最大化为优化目标，建立优化模型； 根据优化模型求取受端电网负荷最大时，送端电网经联络线输送的功率P1； 根据电网实际运行状态，获取当前送端电网经联络线输送的功率P2； 根据P1和P2的差值，求取电网当前运行状态下的随机输出变量； 根据随机输入变量和随机输出变量构建可用输电能力计算模型； 所述基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型的建立方法具体为： 根据随机输入变量的历史数据和实际需求确定随机输入变量分布范围； 根据随机输入变量分布范围均匀产生随机输入变量的随机样本，将随机输入变量的随机样本带入可用输电能力计算模型得到对应的可用输电能力输出值，将所有随机输入变量的随机样本作为径向基神经网络的样本中心，再以所有随机输入变量的随机样本作为径向基神经网络的输入，根据输出建立与随机输入变量的随机样本数同维度的线性方程组； 通过求解线性方程组，获得基于径向基神经网络的可用输电能力模型； 所述不确定源概率模型的建立方法具体为： 通过概率不确定源的历史数据绘出概率不确定源的概率分布图像，根据概率不确定源的概率分布图象的特征，得到概率不确定源所服从的概率分布类型； 根据概率不确定源的历史数据，求取概率不确定源的N阶原点矩，N阶原点矩的阶数等于对应概率分布类型的分布参数个数； 根据概率不确定源的概率分布类型，通过含参数的积分方法，求取概率不确定源的含分布参数N阶原点矩； 通过N阶原点矩与含分布参数N阶原点矩相等建立方程，采用非线性方程求解方法求取概率不确定源的分布参数，从而得到用于描述单个概率不确定源概率特性的边缘分布模型； 对于任意两个概率不确定源，求取任意两个概率不确定源之间的相关系数，所有的相关系数共同形成用于描述不同概率不确定源之间的概率特性的相关系数矩阵； 所述边缘分布模型和相关系数矩阵共同组成不确定源概率模型； 所述根据可用输电能力求取可用输电能力的概率分布情况具体采用概率计算方法，所述概率计算方法具体为： 根据不确定源概率模型生成若干概率不确定源的概率计算样本； 通过概率不确定源到电网节点注入功率的模型将概率不确定源的概率计算样本转换为随机输入变量的概率计算样本； 将随机输入变量的概率计算样本带入基于径向基神经网络的可用输电能力计算模型，得到若干可用输电能力； 通过统计手段，求取可用输电能力的概率分布情况。

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