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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司申请的专利基于人工智能的新能源电力价格管理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：CN119941448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510081582.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统是由黄绪荣;谢佩;莫凤君;陈璐;郭美红;段丹;郑毅;韦国惠;蒋蕾;蒋欣怡;洪莹;王辑芬;覃云洁;黄玉珊;林智才;戴茵设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统，内容包括数据采集、数据扩展、构建新能源电力价格动态预测模型和价格管理。本发明涉及电力价格管理技术领域，具体是指基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统，本方案采用了时序卷积模块和反卷积模块，能够生成更加符合实际数据分布的数据，结合了生成数据的真实性和相邻时间步长生成数据之间的连贯性来设计损失函数，确保了生成数据的质量；通过设计输出控制函数和记忆层结构，能够更灵活地处理新能源电力价格数据的非线性特征，捕捉新能源电力价格数据中的时序依赖性和动态变化特征，提高了模型的预测准确性、预测精度和泛化能力。

本发明授权基于人工智能的新能源电力价格管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的新能源电力价格管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，采集历史的新能源发电数据、气象数据、电网状态数据、成本数据和电力价格；所述新能源发电数据包括发电量和发电功率；所述电网状态数据包括正常状态和异常状态；所述成本数据包括建设成本和维护成本； 步骤S2：数据扩展，通过构建生成器、鉴别器和损失函数来进行数据拓展； 其中，构建生成器，具体包括以下步骤： 步骤S211：生成嵌入向量，表示如下： ； 其中，表示嵌入向量，表示线性整流函数，和分别表示噪声权重矩阵和时间权重矩阵，表示随机噪声，v表示时间步长，表示嵌入偏置； 步骤S212：构建时序卷积模块，表示如下： ； 其中，表示时序卷积模块的输出，j表示卷积核元素的索引，K表示卷积核大小，表示一维卷积步长，表示卷积填充项，表示向量经过步长和填充项pad调整后的元素，表示卷积核的第j个元素； 步骤S213：构建反卷积模块，表示如下： ； 其中，表示反卷积模块的输出，j表示卷积核元素的索引，表示反卷积核大小，表示一维反卷积步长，表示反卷积填充项，表示向量经过反卷积步长和反卷积填充项调整后的元素，表示反卷积核的第个元素； 步骤S3：构建新能源电力价格动态预测模型，通过设计输出控制函数、记忆层和损失函数来构建新能源电力价格动态预测模型； 步骤S31：设计输出控制函数，表示如下： ； 其中，表示输出控制函数的输入值，表示输出控制函数的输出值，表示sigmoid函数，表示以自然常数为底的对数函数，表示反正切函数，表示开根号； 步骤S32：设计记忆层，具体包括以下步骤： 步骤S321：设计输入单元，表示如下： ； 其中，b表示记忆层的时刻点的索引，表示在b时刻点的输入单元的输出值，和分别表示输入单元的权重和偏置，表示记忆层在b-1时刻的状态因子，表示输入单元在b时刻点的输入值； 步骤S322：设计遗忘单元，表示如下： ； 其中，表示在b时刻点的遗忘单元的输出值，和分别表示遗忘单元的权重和偏置，表示遗忘单元在b时刻点的输入值； 步骤S323：构建初始状态单元，表示如下： ； 其中，表示在b时刻点的初始状态因子，和分别表示初始状态权重和初始状态偏置，表示初始状态单元在b时刻点的输入值； 步骤S324：设计更新单元，表示如下： ； 其中，表示在b时刻点的更新单元的输出值，和分别表示更新单元的权重和偏置，表示更新单元在b时刻点的输入值； 步骤S325：设计输出单元，表示如下： ； 其中，表示在b时刻点的输出单元的输出值，和分别表示输出单元的权重和偏置，表示输出单元在b时刻点的输入值； 步骤S326：输出状态因子，表示如下： ； 其中，表示记忆层在b时刻的状态因子； 步骤S33：设计损失函数，表示如下： ； 其中，表示模型的损失值，n表示用于模型训练的数据的索引，N表示用于模型训练的数据总数，表示第n个数据的真实值，表示第n个数据的模型预测值，表示取绝对值； 步骤S34：设置模型标签，将电力价格设置为模型的标签数据； 步骤S4：价格管理，利用新能源电力价格动态预测模型预测出电力价格，将模型预测的电力价格调整为实时的电力价格。

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