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龍圖騰網獲悉國網吉林省電力有限公司經濟技術研究院申請的專利一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建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：CN120337603B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510820331.8，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建方法是由陳沛光;田子豪;王雨薇;李博強;張圓美;董吉哲;王梓蘅;趙澤豪;張雁斌;許崇珊設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及新能源電力系統技術領域，公開了一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建方法，該方法先劃分新能源消納系統單元并確定其拓撲結構和運行參數，構建多物理場耦合仿真模型；接著對模型分布式并行求解，定義全局優化目標，構建聯合優化和網絡重構模型，分別采用深度強化學習算法和圖神經網絡優化，經多智能體協同生成優化方案；再驗證優化目標是否收斂，若收斂則輸出控制參數，否則更新優化變量繼續優化；最后將優化參數導入集成區塊鏈技術的數字孿生平臺校準模型并調整超參數。該方法提升了新能源消納系統模型準確性、優化系統運行、增強協同穩定性，促進新能源高效利用與電力系統可持續發展。

本發明授權一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于仿真平臺的新能源消納軟件模型構建方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟S1：將新能源消納系統劃分為發電單元、儲能單元、負荷單元及傳輸單元，確定各單元的拓撲結構及運行參數； 步驟S2：基于實時氣象數據與設備運行數據，分別構建發電單元出力預測模型、儲能單元充放電動態模型、負荷單元需求響應模型及傳輸單元網絡損耗模型，通過數據接口將各模型按實際能量流關系連接，形成新能源消納系統的多物理場耦合仿真模型； 步驟S3：對所述多物理場耦合仿真模型進行分布式并行求解，得到初始仿真結果； 步驟S4：定義新能源消納系統的全局優化目標，包括棄風棄光率最小化、電網穩定性指標最大化中的至少一種； 步驟S5：構建發電單元與儲能單元的聯合優化模型，以發電功率調度、儲能充放電速率為優化變量，結合步驟S3的初始仿真結果作為可行解邊界，采用深度強化學習算法進行策略迭代，生成第一優化方案； 步驟S6：判斷負荷單元是否引入動態電價響應機制，若引入，則基于步驟S5的第一優化方案修正負荷需求曲線，并返回步驟S5；若未引入，則執行步驟S7； 步驟S7：構建傳輸單元網絡重構模型，以節點電壓偏差、線路負載率為約束條件，采用圖神經網絡對電網拓撲進行動態尋優，生成第二優化方案； 步驟S8：融合步驟S5和步驟S7的優化方案，通過多智能體協同優化算法協調各單元控制指令； 步驟S9：驗證全局優化目標是否滿足收斂條件；若滿足，則將優化方案輸出為仿真平臺控制參數；若不滿足，則返回步驟S5更新優化變量約束范圍； 在步驟S2中，所述發電單元出力預測模型采用時間卷積網絡融合氣象衛星數據與歷史功率序列，預測未來24小時內的發電量波動；所述儲能單元充放電動態模型基于電化學機理方程與等效電路模型，模擬不同充放電策略下的壽命衰減特性；所述負荷單元需求響應模型通過聚類分析劃分用戶類型，并結合電價彈性矩陣生成負荷調整策略；所述傳輸單元網絡損耗模型采用自適應有限元法計算線路阻抗隨溫度變化的動態特性； 在步驟S3中，所述分布式并行求解采用基于Kubernetes容器化架構的任務調度機制，將仿真模型拆分為獨立計算節點，通過消息中間件實現跨節點數據同步，并利用GPU加速求解偏微分方程； 在步驟S5中，所述深度強化學習算法采用雙延遲深度確定性策略梯度TD3框架，設計獎勵函數為棄風棄光懲罰、儲能壽命損耗及電網調頻收益的加權組合，并通過經驗回放緩沖區動態更新策略網絡參數。

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