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龍圖騰網恭喜國網山東省電力公司青島市即墨區供電公司申請的專利一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法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：CN119070302B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411545162.3，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法是由趙紫民;史爍;王亮亮;鐘怡晨;呂永紅;張雨;蔡啟亮;陳洪元;岳琳;劉先慧;呂青青;丁杰;王錚;楊倩文設計研發完成，并于2024-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，具體地說，涉及一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法。其包括如下步驟：收集電力系統中的多源數據，并對收集到的數據進行預處理；根據收集到的數據并結合電力系統的需求獲得可再生能源的發電量；基于風能和太陽能定義多個目標函數和約束條件，將遺傳算法和粒子群優化結合形成混合優化算法，從而利用混合優化算法求解目標函數的解，生成實時的調整調度策略；將混合優化算法求解得到的最優解集應用于實際電力系統中，生成調度指令。該方法能夠更好地利用太陽能和風能資源，減少浪費，提高系統的整體效益，同時在優化調度中有助于在找到潛在的優質解后進行局部精細化搜索，提高解的精度。

本發明授權一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的新能源電力系統優化調度方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、收集電力系統中的多源數據，并對收集到的數據進行預處理；S2、根據收集到的數據并結合電力系統的需求獲得可再生能源的發電量；其中，可再生能源包括風能和太陽能；在獲取風能的發電量過程中引入湍流的影響因素進行優化，在獲取太陽能的發電量過程中引入逆變器效率以及電池儲能的效率和容量進行優化；S3、基于風能和太陽能定義多個目標函數和約束條件，將遺傳算法和粒子群優化結合形成混合優化算法，從而利用混合優化算法求解目標函數的解，生成實時的調整調度策略；S4、將混合優化算法求解得到的最優解集應用于實際電力系統中，生成調度指令；其中，調度指令包括各風力發電機和太陽能光伏板的出力計劃、儲能系統的充放電策略以及電網的負荷分配方案；所述S3中將遺傳算法和粒子群優化結合形成混合優化算法，從而利用混合優化算法求解目標函數的解，生成實時的調整調度策略，具體步驟如下：S31、對于遺傳算法，生成個隨機個體，對于粒子群優化，生成個隨機粒子；S32、對于每個個體和粒子，計算其適應度值和；S33、對于遺傳算法部分，從當前種群中選擇表現好的個體作為下一代的父代，以預設的概率對選中的兩個父代個體進行基因交換，產生新的后代，再以低概率改變部分個體的部分基因；S34、對于粒子群優化部分，根據粒子自身的最佳位置和個人經驗調整每個粒子的速度，再根據更新后的速度調整粒子的位置；S35、將遺傳算法產生的新個體和粒子群優化更新后的粒子合并，形成一個新的混合種群，從混合種群中選擇適應度高的個體和粒子，作為下一代的初始種群和粒子；S36、對于每一代的混合種群，按照非支配關系進行排序，找出非支配個體，即帕累托最優解，在同一級別的非支配解之間計算擁擠距離，選擇距離較大的解進入下一代；S37、達到預設的最大迭代次數后停止或者當種群的多樣性下降到一定程度或最優解的變化小于某個閾值時停止；S38、從最終的混合種群中提取帕累托最優解集，根據實際情況和偏好選擇最優解作為最終方案；所述S33具體如下：從當前種群中選擇表現好的個體作為下一代的父代基于輪盤賭選擇，計算每個個體的相對適應度：，然后按比例選擇個體；對于兩個父代個體和，在位置進行交叉： ； ；其中，為經過交叉操作后生成的第一個后代個體；為經過交叉操作后生成的第二個后代個體；為第一個父代個體；為第二個父代個體；為個體的基因長度；為交叉點；以低概率改變部分個體的部分基因： ；其中，為變異后的新個體在第個基因位置的值；為原個體在第個基因位置的值；為隨機擾動。

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山東省電力公司青島市即墨區供電公司，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨市青石路3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”。