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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法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：CN119419720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411128584.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法是由郎金齐;张俊芳;何聪;孙瑜;况川;李延涛;李壮壮设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法，构建孤立森立算法的孤立树，对海量分布式光伏出力的历史数据进行融合处理，修正光伏出力的异常值；基于光伏出力典型场景，构建光伏出力预测误差的概率分布模型，其中基于自适应K‑means聚类算法划分出配电网光伏典型出力场景，根据气象条件采用BiLSTM对分布式光伏出力进行超短时预测，得到光伏出力的预测曲线，采用KDE对光伏出力预测误差进行建模，得到光伏出力预测误差的概率分布曲线；结合半不变量和Gram‑Charher展开级数的方法，通过概率潮流计算得到配电网各节点电压的概率分布；计算配电网的节点电压越限概率，对配电网电压越限风险进行评估。本发明能够确定配电网运行状态的变化中的关键不确定性因素。

本发明授权一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光伏出力预测误差的配电网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建孤立森林算法的孤立树，对海量分布式光伏出力的历史数据进行融合处理，修正光伏出力的异常值； 步骤2、基于光伏出力典型场景，构建光伏出力预测误差的概率分布模型，其中基于自适应K-means聚类算法划分出配电网光伏典型出力场景，根据气象条件采用BiLSTM对分布式光伏出力进行超短时预测，得到光伏出力的预测曲线，采用KDE对光伏出力预测误差进行建模，得到光伏出力预测误差的概率分布曲线； 步骤3、结合半不变量和Gram-Charlier展开级数的方法，通过概率潮流计算得到配电网各节点电压的概率分布，包括节点电压概率密度曲线和概率分布曲线，以概率分布的形式来描述系统的不确定性； 步骤4、计算配电网的节点电压越限概率，对配电网电压越限风险进行评估。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200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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