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龙图腾网获悉重庆大学;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利多时间尺度风-光-荷极端场景提取方法、系统及存储介质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：CN119848505B 。

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：202411926767.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权多时间尺度风-光-荷极端场景提取方法、系统及存储介质是由吴承煌;易德荣;梁纪峰;陶洪铸;吕昊;胡博;谢开贵;李春燕设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多时间尺度风-光-荷极端场景提取方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多时间尺度风‑光‑荷极端场景提取方法、系统及存储介质；该方法包括：获取电网中各节点在水平年风‑光‑荷的逐时时序数据作为场景数据，构成时序场景；对所述时序场景在时间维度上进行聚类，得到多个基于时间相关性和地理分布特性组合的典型的风‑光‑荷运行场景；基于各典型的风‑光‑荷运行场景，以所述典型的风‑光‑荷运行场景对应的距离聚类中心最远的时序场景作为所述典型的风‑光‑荷运行场景对应的极端场景。本发明通过加权聚类方法，以考虑风‑光‑荷之间的时间相关性和地理分布特性，从而识别系统的极端运行场景，以评估系统规划的稳定性和安全性，辅助人员评估系统规划方案的运行安全性和进行电网稳定性情景分析。

本发明授权多时间尺度风-光-荷极端场景提取方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多时间尺度风-光-荷极端场景提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电网中各节点在水平年风-光-荷的逐时时序数据作为场景数据，构成时序场景； 对所述时序场景在时间维度上进行聚类，得到多个基于时间相关性和地理分布特性组合的典型的风-光-荷运行场景，具体包括： 根据时序场景中的各风-光-荷变量的时序数据，对所述风-光-荷变量赋权，所述风-光-荷变量包括电网中各节点的风电、光伏和负荷； 根据所述风-光-荷变量的权值，基于加权欧式距离对所述时序场景进行聚类，得到多个基于时间相关性和地理分布特性组合的典型的风-光-荷运行场景； 其中，所述根据时序场景中的各风-光-荷变量的时序数据，对所述风-光-荷变量赋权具体包括： 根据时序场景中的各风-光-荷变量的时序数据，采用熵权法对所述风-光-荷变量赋权，获得各变量的客观权重； 根据各风-光-荷变量的容量能力，计算得到各变量的主观权重； 将所述各变量的客观权重和主观权重进行加权平均，得到各变量的组合权重，将所述组合权重作为各风-光-荷变量的权值； 基于各典型的风-光-荷运行场景，以所述典型的风-光-荷运行场景对应的距离聚类中心最远的时序场景作为所述典型的风-光-荷运行场景对应的极端场景。

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