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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司随州供电公司申请的专利一种智能电网新能源消纳管理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：CN119171518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411356970.5，技术领域涉及：H02J3/388；该发明授权一种智能电网新能源消纳管理系统是由艾欣琦;万毅;张晓煜;曹威;张娣;王亮;贾耀坤;张登旭;冷爽;金巧;张庆;黎姣;黎家成;吕国勇;李锦凤;郭厚霖设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电网新能源消纳管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能电网新能源消纳管理系统，涉及智能电网技术领域，该系统包括以下组成部分：双向互动机制构建、智能决策引擎、协同优化调度策略和用户参与与激励机制以及可视化监控与运维管理。本发明通过构建了微网与主网之间的双向互动机制，实现了数据的快速传输与共享，并通过协同优化调度策略，能够在突发事件和极端天气条件下迅速调整调度策略，保障电力供应的连续性和稳定性，同时，可视化监控与运维管理模块提供了直观的系统运行状态展示和智能化运维管理，提高了运维效率和安全性，从而显著增强了电网的安全稳定性和应对突发情况的能力。

本发明授权一种智能电网新能源消纳管理系统在权利要求书中公布了：1.一种智能电网新能源消纳管理系统，其特征在于，该系统包括双向互动机制构建、智能决策引擎、协同优化调度策略和用户参与与激励机制以及可视化监控与运维管理； 所述双向互动机制构建：建立了微网与主网之间的双向实时通信接口，实现数据的快速传输与共享，通过这一机制，系统能够实时监测微网的发电能力和储能系统的状态以及负荷需求情况，同时获取主网的运行状态、负荷预测及调度指令； 所述智能决策引擎：通过算法模型与人工智能技术，构建智能决策引擎，该引擎根据实时数据，综合考虑新能源发电特性、电网安全稳定约束、经济成本因素，智能决策微网的并网模式，制定最优的电力交易策略及储能系统的充放电计划，在保障电网安全稳定运行的前提下，最大化新能源的消纳率； 所述协同优化调度策略：实现微网与主网之间的协同优化调度，通过精准预测、动态调整与实时控制，在突发事件和极端天气条件下，系统能够迅速调整调度策略，保障电力供应的连续性和稳定性，提高电网的韧性； 所述用户参与与激励机制：设计用户参与机制与激励机制，鼓励用户根据系统指导调整用电行为，参与电力市场交易，促进新能源的就地消纳，通过提供经济激励、信息透明化手段，增强用户的参与度和满意度； 所述可视化监控与运维管理：提供直观的可视化监控界面，展示微网与主网的实时运行状态、调度计划及执行效果，同时，建立智能化运维管理系统，对系统设备进行远程监控、故障诊断与预警，提高运维效率与安全性； 所述协同优化调度策略明确微网与主网的界限，确定协同调度的范围和接口，设计并实现微网与主网之间的高效、可靠的通信链路，定义微网与主网之间的数据交换格式和通信协议，从微网和主网分别采集实时运行数据，包括发电量、负荷量、电压、频率，对数据进行清洗、过滤和校验，将微网和主网的数据进行融合处理，形成完整的电网运行视图，利用历史数据和气象信息，对新能源的发电能力进行精准预测，基于历史负荷数据和外部因素，对未来负荷进行预测；根据预测结果和电网运行状态，评估突发事件或极端天气对电网的影响和风险，明确协同调度的目标，根据目标选择优化算法，将电网安全稳定运行、设备容量限制、输电能力限制作为优化算法的约束条件，根据算法输出，制定微网与主网之间的协同优化调度策略，实时监控系统运行状态，当检测到突发事件或极端天气条件时，触发调度策略的动态调整机制，根据调整后的调度策略，通过控制系统实时调整微网和主网的运行状态，对协同优化调度的效果进行评估，根据评估结果对调度策略进行反馈调整，优化算法模型或调整参数设置，不断积累新的运行数据和调度经验，为后续的优化提供数据支持; 所述对新能源的发电能力进行精准预测，基于历史负荷数据和外部因素，对未来负荷进行预测，新能源发电能力预测公式：，其中，表示在时间的新能源预测发电功率，是基于历史平均发电功率在时间的基础发电功率值，是时间的气象综合指数，综合考虑温度、湿度、风速，通过对历史数据的分析确定不同气象条件下的权重，计算得到该指数，是时间的季节调整因子，不同季节新能源发电效率不同，通过对历史数据的分析确定不同季节的调整系数，和是调整系数，对新能源发电能力的精准预测；电力负荷预测公式：，其中，表示在时间的未来负荷预测值，是基于历史负荷数据在时间的历史负荷值，是时间的外部经济活动指数，考虑GDP增长率、工业生产指数因素，通过对历史数据的分析确定不同经济活动因素的权重，计算得到该指数，是时间的特殊事件影响因子，通过对历史数据中特殊事件期间的负荷变化分析确定其影响系数，和是调整系数，对未来负荷的准确预测。

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