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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成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：CN121216437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511715747.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成方法是由徐东亮;赵睿哲;马刚;许洁;吕振宇;韩汝帅;孙师奇;余修勇设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成方法，包括：对于风力发电机组，构建并训练一个双层核极限学习机模型，模型的第一层用于对预测风速进行校正，第二层用于预测校正后风速下风机出力的不确定性上下限区间；对于光伏发电机组，构建并训练一个双输出前馈神经网络模型，模型直接输出光伏系统在预测气象条件下的出力上下限区间；将预测得到的出力上下限区间作为对应分布式电源节点的区间伪量测数据，用于配电网的状态估计或运行优化。本发明能够有效描绘风电和光伏在未来时刻的出力波动范围，生成可靠的区间伪量测数据，弥补了对分布式电源节点监测不足的缺陷。

本发明授权一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成方法在权利要求书中公布了：1.一种计及不确定性的分布式电源出力区间伪量测生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：针对配电网中不同类型的分布式电源，即风力发电机组和光伏发电机组，分别构建独立的出力区间预测模型； S2：对于风力发电机组，构建并训练一个双层核极限学习机模型，模型的第一层用于对预测风速进行校正，第二层用于预测校正后风速下风机出力的不确定性上下限区间； S3：对于光伏发电机组，构建并训练一个双输出前馈神经网络模型，模型直接输出光伏系统在预测气象条件下的出力上下限区间； S4：将步骤S2和步骤S3中预测得到的出力上下限区间作为对应分布式电源节点的区间伪量测数据，用于配电网的状态估计或运行优化； 步骤S2的双层核极限学习机模型中，第一层为风速校正层，其输入向量I具体构成为： ； 其中，为气象部门提供的数值天气预报风速；为预测时刻前一时刻的本地实测风速，用于捕捉风速的短时动态变化；和分别为预测时刻风向角的正弦和余弦值；为根据现场温度与气压计算得到的空气密度； 双层核极限学习机模型的第一层通过对输入向量I进行非线性拟合，输出一个单一的校正后风速值； 步骤S3的双输出前馈神经网络模型为一个具有n个输入节点的输入层、一个包含m个神经元的隐藏层和两个输出节点的输出层构成的前馈网络结构；其输入层接收n维特征向量；隐藏层的第j个神经元输出的计算表达为：，其中为输入层到隐藏层的权重，为第一偏置，为非线性激活函数；输出层包含两个神经元，分别输出光伏出力的上限值和下限值，其计算公式为，其中，为隐藏层到输出层的权重，为第二偏置，为输出层激活函数。

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