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龙图腾网获悉浙江求圣科技有限公司申请的专利一种基于多尺度电价预测的电网调度方法、装置、设备及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：CN121168879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511706632.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多尺度电价预测的电网调度方法、装置、设备及介质是由宋峥朝;欧阳菡设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度电价预测的电网调度方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及电网调度技术领域，公开了一种基于多尺度电价预测的电网调度方法、装置、设备及介质，对隶属于目标电网的多个电力区域各自的电价时序数据进行时间尺度特征分解，得到特征趋势分量和特征残差分量；根据特征趋势分量进行多尺度趋势特征提取，得到多尺度趋势特征；根据特征残差分量在多个电力区域之间进行趋势关联特征提取，得到趋势关联特征；根据多尺度趋势特征和趋势关联特征，对目标区域进行电价变化预测，得到目标区域的未来电价数据；根据未来电价数据进行优化调度决策，得到优化调度方案。其有益效果是，能够对目标电网的电力资源分配进行针对性调度，提高了目标电网的安全性和稳定性。

本发明授权一种基于多尺度电价预测的电网调度方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度电价预测的电网调度方法，其特征在于，所述方法包括： 对多个电力区域各自的电价时序数据进行时间尺度特征分解，得到所述电价时序数据的特征趋势分量和特征残差分量；其中，所述多个电力区域隶属于目标电网； 根据所述多个电力区域各自的特征趋势分量进行多尺度趋势特征提取，得到所述多个电力区域的多尺度趋势特征；对所述多个电力区域各自的特征残差分量分别进行快速傅里叶变化，得到所述多个电力区域各自的频域特征表示；将所述频域特征表示输入前馈神经网络，通过所述前馈神经网络对所述频域特征表示进行维度扩展、非线性变换和维度压缩，得到频域关联特征；对所述频域关联特征进行逆快速傅里叶变化，得到时域上的关联特征，作为所述多个电力区域之间的趋势关联特征； 根据所述多尺度趋势特征和所述趋势关联特征，对所述多个电力区域中的目标区域进行电价变化预测，得到所述目标区域的未来电价数据； 根据所述多个电力区域之间的拓扑关系，随机构建初始种群；其中，所述初始种群中的每个粒子分别对应有所述目标电网的初始调度方案，包括合理调度范围内的随机参数，所述随机参数包括发电机的功率输出值和负载需电量；基于调度约束条件和调度目标函数，对所述初始种群中的每个粒子分别进行适应度评估，得到所述初始种群的最优适应度；其中，所述调度约束条件是根据所述未来电价数据得到的；在所述最优适应度不满足预设优化要求时，对所述初始种群进行群体更新，得到进化种群；其中，所述进化种群中的每个粒子分别对应有所述目标电网的进化调度方案；将所述进化种群作为初始种群，将所述进化调度方案作为初始调度方案，重复上述的适应度评估和群体更新过程，直至满足预设终止条件；根据所述最优适应度对应的调度方案得到优化调度方案，以对所述目标电网进行多区域调度优化。

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