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龙图腾网获悉贵州安融科技发展有限公司;国网湖北省电力有限公司荆门供电公司;荆门市荆科盛和电力技术有限责任公司申请的专利一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统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：CN121010058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511539637.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统是由黄凯;杨威;王玉富;曹雷;李斌建;黄芳;周渝桓设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统，包括：采集可再生能源发电的历史发电数据和实时气象数据，对所述历史发电数据和实时气象数据进行线性插值填补缺失值和箱线图异常检测，得到归一化的训练数据集；利用所述归一化的训练数据集，采用具有时间逻辑约束的神经符号加速技术构建混合预测模型，提取中长期空间时间特征，生成可再生能源发电功率预测结果；根据所述可再生能源发电功率预测结果和系统约束条件，采用线性一维投影约束的分布鲁棒控制方法制定调度策略，并利用所述调度策略通过混合整数线性规划求解最优调度方案。本发明显著提高了可再生能源发电功率预测精度和电力调度的鲁棒性。

本发明授权一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可再生能源发电功率预测及电力调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集可再生能源发电的历史发电数据和实时气象数据，对所述历史发电数据和实时气象数据进行线性插值填补缺失值和箱线图异常检测，得到归一化的训练数据集； 利用所述归一化的训练数据集，采用具有时间逻辑约束的神经符号加速技术构建混合预测模型，所述混合预测模型包括LSTM网络和CNN-Transformer网络，通过所述LSTM网络捕捉短期时序依赖和所述CNN-Transformer网络提取中长期空间时间特征，生成可再生能源发电功率预测结果； 根据所述可再生能源发电功率预测结果和系统约束条件，采用线性一维投影约束的分布鲁棒控制方法制定调度策略，并利用所述调度策略通过混合整数线性规划求解最优调度方案，包括： 根据所述可再生能源发电功率预测结果，建立综合考虑经济性和安全性的多目标调度模型，采用加权和方法将最小化购电成本、最大化可再生能源消纳率、最小化系统频率偏差统一为单一优化目标； 利用所述单一优化目标构建完整的所述系统约束条件，包括功率平衡约束、设备运行约束、网络安全约束和机组爬坡约束，确保调度方案的可行性和安全性； 在所述系统约束条件下，采用线性一维投影约束的分布鲁棒控制方法处理可再生能源出力的不确定性，通过Wasserstein距离度量真实分布与经验分布的差异构建不确定性集合，得到所述最优调度方案，包括：基于所述可再生能源发电功率预测结果，定义为以预测值为中心的置信区间、风电不确定性区间设为预测值的正负25%、光伏不确定性区间设为预测值的正负20%，生成初始不确定性集合；通过Wasserstein距离度量所述初始不确定性集合真实分布与经验分布的差异，Wasserstein半径设为0.1，基于历史预测误差的统计特性确定置信水平为95%，生成分布鲁棒的所述不确定性集合；在所述不确定性集合中，利用对偶理论将分布鲁棒优化问题转化为确定性的混合整数线性规划问题，消除概率约束的复杂性并确保在最坏情况下仍能满足系统安全运行要求，得到所述最优调度方案； 基于所述最优调度方案，采用具有动态压缩的推拉平均共识算法实现多设备协调控制，通过自适应量化方案达成调度共识，执行实时功率调节操作； 基于设备实际执行状态和系统运行状态，通过强化学习算法持续优化所述混合预测模型和调度策略，形成自适应的闭环控制系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州安融科技发展有限公司;国网湖北省电力有限公司荆门供电公司;荆门市荆科盛和电力技术有限责任公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市贵安新区党武镇大学城贵安数字经济产业园24#地块-5号楼15层2号房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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