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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法、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：CN120070099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510533630.3，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法、系统是由熊嘉宇;宁鑫;张华;吴驰;雷潇;高艺文;李世龙;苏学能;龙呈;邱超;魏子皓;王清明;戴炜;刘渝波设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法、系统，涉及配电网技术领域，该方法包括：将光伏发电机组的历史数据作为模糊软集，利用规格化处理后的模糊软集预测得到未来设定时间段的发电预测功率；将达到训练结束条件的初始模型确定为负荷预测模型；将实际运行数据输入至负荷预测模型中进行处理，得到未来设定时间段的预测负荷；利用发电预测功率和预测负荷建立配电网中的灵敏度矩阵，并基于灵敏度矩阵对配电网中电源与负荷的局部最优匹配组合进行分析；基于预测的发电功率和负荷建立配电网中的灵敏度矩阵，有助于分析主动配电网运行情况下，电源与负荷的局部最优匹配组合，实现潮流的优化分布，提高电力系统的稳定性和经济性。

本发明授权一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光伏历史数据的配电网源荷联合画像方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 将光伏发电机组的历史数据作为模糊软集，对所述模糊软集进行规格化处理，并利用规格化处理后的模糊软集预测得到未来设定时间段的发电预测功率； 基于所述历史数据对预置的初始模型进行训练，直到所述初始模型达到预设的训练结束条件，将达到所述训练结束条件的初始模型确定为负荷预测模型； 获取实际运行数据，并将实际运行数据输入至所述负荷预测模型中进行处理，得到未来设定时间段的预测负荷； 利用所述发电预测功率和所述预测负荷建立配电网中的灵敏度矩阵，并基于所述灵敏度矩阵对配电网中电源与负荷的局部最优匹配组合进行分析； 所述利用规格化处理后的模糊软集预测得到未来设定时间段的发电预测功率，具体为： 利用规格化处理后的模糊软集确定出用于预测发电预测功率的参数值，并基于所述参数值和光伏组件的表面温度计算得到所述发电预测功率；所述参数值包括开路电压、输出电流、最大功率点电流和最大功率点电压，通过模糊软集确定参数值，具体为： 其中： 式中，表示开路电压，表示输出电流，表示最大功率点电压，表示最大功率点电流，A和k代表二极管特性因子和波尔茨曼常量，和分别表示光伏组件的表面温度、串联内阻和并联内阻，q为单位电荷，表示二极管饱和电流，表示光照辐射产生的电流，表示总复合电流，表示总复合电压，表示光伏电池的填充因子或曲线因数，为和构成的矩形面积和和构成的曲线面积的比值； 光伏组件的表面温度具体为：，式中，表示光伏组件的表面温度，表示环境温度，表示系数，，表示光照强度。

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