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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景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：CN116226689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310027340.2，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景生成方法是由汪颖;罗旭;肖先勇;陈韵竹;胡文曦设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景生成方法，首先对配电网运行场景原始数据中的不同类型的数据在配电网节点内部进行归一化，并将原始数据集中的文本数据转换为离散数据进行量化；再通过皮尔逊相关系数，计算分布式电源的出力以及负荷与不同影响因素之间的年相关系数，选取相关程度高的影响因素分别作为分布式电源和负荷的特征向量；然后使用Canopy算法对各电源节点和负荷典型运行场景的历史数据进行粗聚类，并确定聚类中心数目；最后基于高斯混合模型进行聚类，得到典型运行场景。本发明能提高所生成场景的典型性并减少工作量，增强高斯混合模型的应用效果，在需要大量场景数据用于计算验证时，还可以用于生成新的样本点。

本发明授权一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯混合模型的配电网典型运行场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对配电网运行场景原始数据中的不同类型的数据，在配电网节点内部进行归一化，并将原始数据集中的文本数据转换为离散数据进行量化； S2：通过皮尔逊相关系数，计算分布式电源的出力以及负荷与不同影响因素之间的年相关系数，选取相关程度满足设定要求的影响因素分别作为分布式电源和负荷的特征向量； S3：使用Canopy算法对各电源节点和负荷典型运行场景的历史数据进行粗聚类，并确定聚类中心数目； S4：基于高斯混合模型进行聚类，得到电源典型运行场景和负荷典型运行场景； 所述S3具体包括： S3.1：输入配电网运行场景原始数据组成的集合List，并设置数据距离阈值T1和T2，且T1＞T2； S3.2：从集合List中随机选取数据点P，将数据点P作为第一个数据中心Canopy，并将其从集合List中删除； S3.3：从集合List中取数据点Q，计算数据点Q到已经产生的所有数据中心Canopy的距离；如果数据点Q到某个数据中心的距离小于数据距离阈值T2，则将数据点Q加入到该数据中心Canopy中，并将其从集合List中删除；如果数据点Q到所有数据中心Canopy的距离均大于数据距离阈值T1，则将数据点Q作为一个新的数据中心Canopy，并将其从集合List中删除；如果数据点Q到某个数据中心Canopy的距离在数据距离阈值T2与T1之间，则将数据点Q加入该数据中心Canopy，但不将其从集合List中删除，并继续参与后续计算； S3.4：对集合List中的其他点重复S3.3的操作，直到集合List为空； S3.5：计算得到每个电源节点的粗聚类中心个数kp，将粗聚类数中出现次数最多的kp作为电源典型运行场景的最佳聚类数，将kp作为下一步高斯混合模型的输入参数； S3.6：计算得到每个负荷典型运行场景的粗聚类中心个数kl，将粗聚类数中出现次数最多的kl作为负荷典型运行场景的最佳聚类数，作为下一步高斯混合模型的输入参数； 所述S4具体包括： S4.1：将电源典型运行场景的最佳聚类数kp，代入高斯混合模型中；首先初始化kp个高斯分布的均值、协方差矩阵以及混合系数；均值μ1，μ2，…，μkp在0,1之间随机初始化，协方差矩阵Σ1，Σ2，…，Σkp初始化为p维单位正定矩阵，混合系数Π1，Π2，…Πkp均初始化为1kp； S4.2：利用期望最大化的方法依次计算E‑step和M‑step，确定高斯混合模型的均值、协方差矩阵以及混合系数； E‑step：对于每个数据点Dai，计算它属于分布C1，C2，…，Ckp的概率： ； 式中，表示点Dai属于某一分布C的概率，Πc表示分布C的混合系数，表示分布C的概率密度函数，由下式表示： ； 式中，表示分布C的协方差矩阵；表示分布C的均值； M‑step：使用E‑step估计出的概率，计算新一轮迭代的高斯混合模型参数； 分布C的均值为： ； 式中，N代表数据点的总数； 分布C的协方差矩阵为： ； 其中分布C的均值μc应用这一轮更新后的值； 分布C的混合系数为： ； S4.3：重复计算 E‑step 和 M‑step 直至收敛，则得到高斯混合模型的参数；其中每个高斯分布的均值μ视为该分布的中心，作为配电网的电源典型运行场景；负荷典型场景的提取方法同理； S4.4：分别得到m0个电源典型运行场景和n0个负荷典型运行场景后，将电源和负荷的典型场景两两组合，得到总计m0×n0个配电网典型运行场景。

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