合肥工业大学唐昊获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化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：CN119944652B 。
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：202510109948.9，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化方法是由唐昊;康宇;秦卫民;魏伯睿设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化方法，该方法使用了A2C算法框架、知识迁移技术对恶劣天气下光伏出力不确定性的电网调度问题进行求解和优化。首先确定电网日内调度的序贯决策过程并建立数学模型，然后确定电网日内调度优化目标及约束条件；其次使用CGAN场景生成方法生成训练样本，并用A2C算法框架来优化能够适应多种源荷场景的调度智能体。最后使用迁移学习来对特定日内调度智能体的优化进行改进，解决了大规模光伏接入电力系统中其预测数据的准确性对电网的稳定运行造成很大的影响的问题，保证电网在安全的前提下较为经济的方式运行。
本发明授权考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化方法在权利要求书中公布了：1.考虑恶劣天气下光伏出力不确定性的电网日内调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：确定电网日内调度的序贯决策过程并建立数学模型； 步骤2：确定电网日内调度优化目标及约束条件并建立其学习优化模型； 步骤3：使用CGAN场景生成方法生成训练样本，并用A2C算法框架来优化能够适应多种源荷场景的调度智能体； 步骤4：使用迁移学习来获得特定源荷场景的日内调度智能体； 通过设置不同子环境的场景参数可以使策略网络能够在不同气候的电网运行场景下进行探索和学习，从而能够使调度智能体学习到不同状况下的决策方法，提升智能体应对各种电网恶劣场景下安全运行的能力。
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