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龙图腾网恭喜国网山东省电力公司青岛市即墨区供电公司申请的专利一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度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：CN119070302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411545162.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度方法是由赵紫民;史烁;王亮亮;钟怡晨;吕永红;张雨;蔡启亮;陈洪元;岳琳;刘先慧;吕青青;丁杰;王铮;杨倩文设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度方法。其包括如下步骤：收集电力系统中的多源数据，并对收集到的数据进行预处理；根据收集到的数据并结合电力系统的需求获得可再生能源的发电量；基于风能和太阳能定义多个目标函数和约束条件，将遗传算法和粒子群优化结合形成混合优化算法，从而利用混合优化算法求解目标函数的解，生成实时的调整调度策略；将混合优化算法求解得到的最优解集应用于实际电力系统中，生成调度指令。该方法能够更好地利用太阳能和风能资源，减少浪费，提高系统的整体效益，同时在优化调度中有助于在找到潜在的优质解后进行局部精细化搜索，提高解的精度。

本发明授权一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的新能源电力系统优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集电力系统中的多源数据，并对收集到的数据进行预处理；S2、根据收集到的数据并结合电力系统的需求获得可再生能源的发电量；其中，可再生能源包括风能和太阳能；在获取风能的发电量过程中引入湍流的影响因素进行优化，在获取太阳能的发电量过程中引入逆变器效率以及电池储能的效率和容量进行优化；S3、基于风能和太阳能定义多个目标函数和约束条件，将遗传算法和粒子群优化结合形成混合优化算法，从而利用混合优化算法求解目标函数的解，生成实时的调整调度策略；S4、将混合优化算法求解得到的最优解集应用于实际电力系统中，生成调度指令；其中，调度指令包括各风力发电机和太阳能光伏板的出力计划、储能系统的充放电策略以及电网的负荷分配方案；所述S3中将遗传算法和粒子群优化结合形成混合优化算法，从而利用混合优化算法求解目标函数的解，生成实时的调整调度策略，具体步骤如下：S31、对于遗传算法，生成个随机个体，对于粒子群优化，生成个随机粒子；S32、对于每个个体和粒子，计算其适应度值和；S33、对于遗传算法部分，从当前种群中选择表现好的个体作为下一代的父代，以预设的概率对选中的两个父代个体进行基因交换，产生新的后代，再以低概率改变部分个体的部分基因；S34、对于粒子群优化部分，根据粒子自身的最佳位置和个人经验调整每个粒子的速度，再根据更新后的速度调整粒子的位置；S35、将遗传算法产生的新个体和粒子群优化更新后的粒子合并，形成一个新的混合种群，从混合种群中选择适应度高的个体和粒子，作为下一代的初始种群和粒子；S36、对于每一代的混合种群，按照非支配关系进行排序，找出非支配个体，即帕累托最优解，在同一级别的非支配解之间计算拥挤距离，选择距离较大的解进入下一代；S37、达到预设的最大迭代次数后停止或者当种群的多样性下降到一定程度或最优解的变化小于某个阈值时停止；S38、从最终的混合种群中提取帕累托最优解集，根据实际情况和偏好选择最优解作为最终方案；所述S33具体如下：从当前种群中选择表现好的个体作为下一代的父代基于轮盘赌选择，计算每个个体的相对适应度：，然后按比例选择个体；对于两个父代个体和，在位置进行交叉： ； ；其中，为经过交叉操作后生成的第一个后代个体；为经过交叉操作后生成的第二个后代个体；为第一个父代个体；为第二个父代个体；为个体的基因长度；为交叉点；以低概率改变部分个体的部分基因： ；其中，为变异后的新个体在第个基因位置的值；为原个体在第个基因位置的值；为随机扰动。

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