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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利基于时序特征的新能源消纳边界识别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：CN119154410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411640942.6，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于时序特征的新能源消纳边界识别方法及系统是由但扬清;文劲宇;钟晖;何英静;黄锦华;张夏辉;崔世常;王晨轩;张润丰;孙飞飞;李佾玲;许恩超;马龙鹏;陈晴悦;沈志恒;王岑峰设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序特征的新能源消纳边界识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于时序特征的新能源消纳边界识别方法及系统，该方法包括：获取源域的数据集及目标域的数据集，源域的数据集包括设定时段内源域的发电数据及气象数据，目标域的数据集中包含设定时段内目标域的气象数据且不存在设定时段内目标域的发电数据；确定源域的数据集对应的源域公共特征及目标域的数据集对应的目标域公共特征；基于源域公共特征及目标域公共特征生成与目标域匹配的新能源出力时序曲线；基于新能源出力时序曲线、源域的发电数据、源域的气象数据及目标域的气象数据确定优化模型；利用优化模型，基于从目标域的气象数据中提取出的气象特征识别出目标域对应的新能源消纳边界，能够准确识别出该待识别区域的新能源消纳边界。

本发明授权基于时序特征的新能源消纳边界识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序特征的新能源消纳边界识别方法，其特征在于，包括： 获取源域的数据集及目标域的数据集，其中，所述源域的数据集包括设定时段内所述源域的发电数据及气象数据，所述目标域的数据集中包含所述设定时段内所述目标域的气象数据、且不存在所述设定时段内所述目标域的发电数据； 确定与所述源域的数据集对应的源域公共特征，以及与所述目标域的数据集对应的目标域公共特征； 基于所述源域公共特征及所述目标域公共特征，生成与所述目标域相匹配的新能源出力时序曲线； 基于所述新能源出力时序曲线、所述源域的发电数据、所述源域的气象数据及所述目标域的气象数据，确定优化模型； 利用所述优化模型，基于从所述目标域的气象数据中提取出的气象特征，识别出所述目标域对应的新能源消纳边界； 其中，所述基于所述新能源出力时序曲线、所述源域的发电数据、所述源域的气象数据及所述目标域的气象数据，确定优化模型，包括： 基于所述新能源出力时序曲线及所述源域的发电数据，利用均方误差损失函数进行差异计算，得到差异计算结果； 基于预训练的目标领域分类器、所述差异计算结果、所述源域的气象数据及所述目标域的气象数据，对预设的多目标优化函数进行配置以得到所述优化模型； 其中， 所述目标领域分类器是根据领域分类器对抗学习网络构建，所述领域分类器对抗学习网络包括梯度反转层； 所述目标领域分类器的训练过程包括：根据所述源域的数据集及所述目标域的数据集，对所述梯度反转层进行优化对抗，以训练所述目标领域分类器； 其中，所述确定与所述源域的数据集对应的源域公共特征，以及与所述目标域的数据集对应的目标域公共特征，包括： 使用基于图结构的特征提取器，对所述源域的气象数据进行特征提取，以生成所述源域公共特征，以及，对所述目标域的气象数据进行特征提取，以生成所述目标域公共特征； 其中，所述使用基于图结构的特征提取器，对所述源域的气象数据进行特征提取，以生成所述源域公共特征，以及，对所述目标域的气象数据进行特征提取，以生成所述目标域公共特征，包括： 将所述源域的气象数据输入至所述特征提取器中，得到所述特征提取器输出的初始源域公共特征； 将所述目标域的气象数据输入至所述特征提取器中，得到所述特征提取器输出的初始目标域公共特征； 将所述初始源域公共特征映射到目标空间中得到所述源域公共特征，以及，将所述初始目标域公共特征映射到所述目标空间中得到所述目标域公共特征； 其中，所述利用所述优化模型，基于从所述目标域的气象数据中提取出的气象特征，识别出所述目标域对应的新能源消纳边界，包括： 基于从所述目标域的气象数据中提取出的气象特征，利用所述优化模型生成所述目标域在所述设定时段内对应的新能源发电信息； 基于所述新能源发电信息，识别出所述目标域对应的新能源消纳边界； 其中，所述基于所述新能源发电信息，识别出所述目标域对应的新能源消纳边界，包括： 将所述新能源发电信息输入至预设的电力系统调度模型中，使得所述电力系统调度模型根据所述新能源发电信息进行模拟，以生成所述目标域对应的优化电力资源配置数据，其中，所述优化电力资源配置数据至少包括可再生新能源出力数据； 从所述可再生新能源出力数据中提取时间相似度，并确定所述可再生新能源出力数据的空间边界节点； 基于所述时间相似度及所述空间边界节点，确定所述目标域对应的新能源消纳边界； 其中，所述确定所述可再生新能源出力数据的空间边界节点，包括： 使用基于图结构的特征提取器，对所述可再生新能源出力数据进行特征提取，以生成由所述图结构的邻接矩阵所表征的可再生新能源出力数据特征，其中，所述图结构包括多个节点，所述邻接矩阵由所述多个节点两两之间的权重确定； 根据所述可再生新能源出力数据特征，使用关键节点分析在所述多个节点中确定出所述空间边界节点，包括：在空间维度上，根据所述可再生新能源出力数据特征所表征的主网的功率流特性，对所述多个节点进行排序和降维，并使用关键节点分析在排序和降维后的多个节点中确定出所述空间边界节点； 其中，所述特征提取器被配置为对输入的数据进行在时序上的经验模态分解，得到图结构的多个节点，并使用多头注意力机制计算多个节点彼此之间的权重，以根据权重生成图结构的邻接矩阵，以用于表征响应于所述输入的数据而输出的公共特征； 其中，所述新能源消纳边界用于确定边界场景下的消纳空间，其中，所述消纳空间是根据所述新能源消纳边界所对应的边界时刻负荷有功功率与电力系统最小技术出力值之差确定的； 其中，所述从所述可再生新能源出力数据中提取时间相似度，包括： 利用t-SNE算法，从所述可再生新能源出力数据中提取出所述时间相似度。

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