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龍圖騰網獲悉國網四川省電力公司電力科學研究院申請的專利一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法、系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120070099B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510533630.3，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法、系統是由熊嘉宇;寧鑫;張華;吳馳;雷瀟;高藝文;李世龍;蘇學能;龍呈;邱超;魏子皓;王清明;戴煒;劉渝波設計研發完成，并于2025-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法、系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法、系統，涉及配電網技術領域，該方法包括：將光伏發電機組的歷史數據作為模糊軟集，利用規格化處理后的模糊軟集預測得到未來設定時間段的發電預測功率；將達到訓練結束條件的初始模型確定為負荷預測模型；將實際運行數據輸入至負荷預測模型中進行處理，得到未來設定時間段的預測負荷；利用發電預測功率和預測負荷建立配電網中的靈敏度矩陣，并基于靈敏度矩陣對配電網中電源與負荷的局部最優匹配組合進行分析；基于預測的發電功率和負荷建立配電網中的靈敏度矩陣，有助于分析主動配電網運行情況下，電源與負荷的局部最優匹配組合，實現潮流的優化分布，提高電力系統的穩定性和經濟性。

本發明授權一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法、系統在權利要求書中公布了：1.一種基于光伏歷史數據的配電網源荷聯合畫像方法，其特征在于，包括以下具體步驟： 將光伏發電機組的歷史數據作為模糊軟集，對所述模糊軟集進行規格化處理，并利用規格化處理后的模糊軟集預測得到未來設定時間段的發電預測功率； 基于所述歷史數據對預置的初始模型進行訓練，直到所述初始模型達到預設的訓練結束條件，將達到所述訓練結束條件的初始模型確定為負荷預測模型； 獲取實際運行數據，并將實際運行數據輸入至所述負荷預測模型中進行處理，得到未來設定時間段的預測負荷； 利用所述發電預測功率和所述預測負荷建立配電網中的靈敏度矩陣，并基于所述靈敏度矩陣對配電網中電源與負荷的局部最優匹配組合進行分析； 所述利用規格化處理后的模糊軟集預測得到未來設定時間段的發電預測功率，具體為： 利用規格化處理后的模糊軟集確定出用于預測發電預測功率的參數值，并基于所述參數值和光伏組件的表面溫度計算得到所述發電預測功率；所述參數值包括開路電壓、輸出電流、最大功率點電流和最大功率點電壓，通過模糊軟集確定參數值，具體為： 其中： 式中，表示開路電壓，表示輸出電流，表示最大功率點電壓，表示最大功率點電流，A和k代表二極管特性因子和波爾茨曼常量，和分別表示光伏組件的表面溫度、串聯內阻和并聯內阻，q為單位電荷，表示二極管飽和電流，表示光照輻射產生的電流，表示總復合電流，表示總復合電壓，表示光伏電池的填充因子或曲線因數，為和構成的矩形面積和和構成的曲線面積的比值； 光伏組件的表面溫度具體為：，式中，表示光伏組件的表面溫度，表示環境溫度，表示系數，，表示光照強度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網四川省電力公司電力科學研究院，其通訊地址為：610041 四川省成都市高新區錦暉西二街16號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。