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龙图腾网获悉武汉大学;中国南方电网有限责任公司申请的专利一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控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：CN118378743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410433062.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控方法及系统是由徐箭;姜新雄;廖思阳;黄河;陈亦平设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力调控技术领域，公开了一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控方法及系统。本发明构建时序预测模型、越限概率预测模型和包含基于数据驱动的安全风险约束的主动调度控制模型；采集电力系统的多维量测时序数据，输入至时序预测模型后输出关键变量特征对应的预测数据向量；将预测数据向量输入至越限概率预测模型后输出越限概率预测信息；结合电力系统的严重度指数和越限概率预测信息得到电力系统的综合风险指数；根据综合风险指数和预设阈值判断是否触发电力系统的调控程序；若触发则利用主动调度控制模型生成调度控制策略，实现对电力系统的主动调控。本发明能够实现对电力系统的安全风险进行前瞻性预警，提高风险主动应对能力。

本发明授权一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合数据驱动风险感知的电力系统的调控方法，其特征在于，包括： 构建时序预测模型、越限概率预测模型和主动调度控制模型，所述主动调度控制模型包含基于数据驱动的安全风险约束和电池储能的约束条件，所述电池储能的约束条件包括电池储能充放电状态限制、电池储能充放电功率限制和电池储能荷电状态约束； 基于电力系统的关键变量特征子集，采集得到电力系统的多维量测时序数据；将所述多维量测时序数据输入至所述时序预测模型，所述时序预测模型输出关键变量特征对应的预测数据向量； 将所述预测数据向量输入至所述越限概率预测模型，所述越限概率预测模型输出包含各关键对象在未来出现越限的概率评估结果的越限概率预测信息； 结合电力系统的严重度指数和所述越限概率预测信息，得到电力系统的综合风险指数； 根据所述综合风险指数和预设阈值，判断是否触发电力系统的调控程序；若触发调控程序，则利用所述主动调度控制模型生成调度控制策略，实现对电力系统的主动调控； 其中，所述主动调度控制模型以调度总成本最小为目标，表示为： 式中，F表示调度总成本，h表示调度时段索引，t表示当前时刻，H为调度周期长度，G为传统发电机集合，为h时刻传统发电机组的出力，为传统机组调度成本，为单位负荷调整代价因子，U为系统节点集合，为负荷主动调整量，B为电池储能集合，为电池储能功率，为电池储能调度成本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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