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龙图腾网获悉合肥无境科技有限公司申请的专利一种电网气象数据监测评估方法、系统及储存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：CN120377482B 。

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：202510455330.8，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种电网气象数据监测评估方法、系统及储存介质是由吴司龙设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网气象数据监测评估方法、系统及储存介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电网气象数据监测评估方法、系统及储存介质，涉及电力气象监测技术领域，解决了现有技术缺乏考虑气象异常对于相关设备在运行时的电量损耗以及设备状态的影响程度，使得电量产生的效率较低，导致电能的供需不平衡的技术问题；通过根据环境参数和天气预报生成气象异常系数；根据电厂数据和环境数据生成设备状态评分；根据设备参数和设备状态评分生成可供电量并以此生成调整方案；根据气象异常系数和设备状态评分生成警报信号，对多种气象的监测结果进行量化并计算未来气象异常系数，考虑气象对于未来发电量的影响，并根据供给区域内的需求数据动态调整区域的电量供给，提高电能的供需平衡以及气象监测的准确度和全面性。

本发明授权一种电网气象数据监测评估方法、系统及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种电网气象数据监测评估系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据分析模块、预警模块和数据库；所述数据采集模块和所述数据分析模块相连；所述数据分析模块和所述预警模块相连；所述数据采集模块、所述数据分析模块和所述预警模块分别与所述数据库相连； 所述数据采集模块：通过数据采集设备获取电厂数据和环境数据以及需求数据；所述环境数据包括环境参数和天气预报；所述电厂数据包括发电设备ID和设备参数； 所述数据分析模块：根据时间周期内的环境数据和设备参数生成气象异常系数，包括：获取时间周期T内的环境参数、设备参数和天气预报；所述环境参数包括风速FV、风向、温度WD和湿度SD；设备参数包括设备转动次数SZC和设备转动幅度SZF；所述天气预报包括风速FV、温度WD和湿度SD；所述环境参数和天气预报表示为不同时间周期对应的环境数据； 获取若干历史时间周期对应的历史环境参数、历史设备参数以及其对应的历史天气预报和预测标签； 将若干历史时间周期对应的历史环境参数、历史设备参数以及其对应的历史天气预报整合成参数预测序列； 将预测标签和参数预测序列输入至多模态预测模型得到若干时间周期对应的预测设备参数；所述多模态预测模型通过人工智能模型进行构建； 获取时间周期T内的环境数据和设备参数；所述环境数据包括环境参数和天气预报；所述设备参数包括当前时间周期内的设备参数和未来时间周期内的预测设备参数； 提取环境参数和天气预报中的风速FV、温度WD和湿度SD； 提取设备参数中的设备转动次数SZC和设备转动幅度SZF； 通过风速FV、温度WD和湿度SD与气象异常系数之间的非线性关系构建的环境影响函数HYFFV，WD，SD；通过设备转动次数SZC和设备转动幅度SZF与气象异常系数之间的非线性关系构建设备影响函数SYFSZC，SZF； 其中，环境影响函数HYFFV，WD，SD表示为： ；表示为风速非线性衰减系数，∈0,1；WMD表示为温度偏离敏感度；BW和BS表示为标准温度和标准湿度；表示为最大风速； 设备影响函数SYFSZC，SZF表示为： ；表示为转动次数敏感度系数，∈0,1；表示为转动幅度衰减系数，∈0,1；和分别表示为设备转动次数基准值和设备转动幅度基准值； 通过对环境影响函数和设备影响函数进行线性加权融合，并将时间周期内若干参数代入计算得到时间周期对应的气象异常系数；根据电厂数据和环境数据生成设备状态评分；实时获取设备参数，根据设备参数和设备状态评分生成可供电量；根据可供电量和需求数据生成调整方案；根据气象异常系数和设备状态评分生成警报信号； 所述根据电厂数据和环境数据生成设备状态评分，包括： 获取若干时间周期对应的电厂数据和环境数据；所述电厂数据包括发电设备ID和设备参数；所述设备参数包括启停次数QT、转速ZV以及运行时长YS；所述环境数据包括温度WD和湿度SD； 通过设备参数和环境数据与周期设备评分之间的非线性关系构建周期评分函数ZPFQT，ZV，YS，WD，SD； ；其中，表示为最大启停次数，表示为额定转速，表示为设计寿命总时长，BW和BS表示为标准温度和标准湿度； 将时间周期内相应设备参数和环境数据输入至周期评分函数计算得到周期设备评分； 根据周期设备评分对若干时间周期进行划分得到若干周期簇； 根据公式计算得到若干周期簇对应的簇周期设备评分CZSP；其中，i表示为周期簇内时间周期的编号；表示为协同因子，∈0,1； 通过对当前监测时间点之前的若干簇周期设备评分进行求和得到当前监测时间点对应的设备状态评分。

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