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龙图腾网恭喜广东电力交易中心有限责任公司申请的专利一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法及装置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：CN118228966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202410209040.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法及装置是由郑伟;田琳;盛剑胜;白云霄;孔淑琴;吴敬慧设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法及装置，该方法包括：获取地区海上风电的历史出力数据，并对历史出力数据进行预处理；对预处后的历史出力数据采用Time2Graph算法来提取具有时间感知的特征子序列；基于图神经网络来对所述特征子序列的转移情况进行挖掘，以分析不同时期内地区海上风电出力的动态变化特征；从需求响应资源匹配库中选取能够匹配所述动态变化特征的海上风电需求响应资源。本发明实现了对出力波动较大时期的特征子序列的准确分析，从而能够匹配和配置适应性强的DR资源，以促进地区海上风电的有效消纳，提高电力系统稳定性，减轻新能源出力波动对电力系统的影响。

本发明授权一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应对地区海上风电的需求响应资源配置方法，其特征在于，包括：获取地区海上风电的历史出力数据，并对历史出力数据进行预处理；对预处后的历史出力数据采用Time2Graph算法来提取具有时间感知的特征子序列；基于图神经网络来对所述特征子序列的转移情况进行挖掘，以分析不同时期内地区海上风电出力的动态变化特征；从需求响应资源匹配库中选取能够匹配所述动态变化特征的海上风电需求响应资源；所述对历史出力数据进行预处理包括：记所获取输入的地区海水风电历史出力数据为T＝{t1,...,t|T|}，其中每个t包含n个按时间顺序排列的元素，即t＝{x1,...,xn}，n为每条出力数据的记录时段数；t的片段s是一个连续的子序列，即s＝{xi,...,xj}；设t有m个等长为a的片段，则有t＝{{xa*k+1,...,xa*k+a},0≤k≤m-1}，k表示第k个片段；两个片段si和sj之间的距离表示为dsi,sj，其中d·,·在此处选取动态时间规整距离DTW；设定分类指标的阈值来对海水风电历史出力数据进行二分类；所述分类指标包括曲线波动幅值指标和曲线波动频率指标f0，计算公式如下： 其中，Qmax表示该地区海上风电场的最大装机容量；i为出力曲线的某个时间点，i≤n； 其中，c为时序曲线波动幅值大于的次数；对满足f≥f0的海上风电出力曲线，标记为1否则标记为0；在时序分类任务中，将正样本和负样本放入不同的组中，具体形式化为：L＝-gSposv,T,Snegv,T3其中，L为正样本和负样本对特征子序列Shapeletv的相异性度量；S*v,T表示相对于特定组T*的距离；函数g接受两个有限集作为输入，返回一个标量值以指示这两个集合有多远，其可以是信息增益或集合上的相异性度量，即KL散度；所述对预处后的历史出力数据采用Time2Graph算法来提取具有时间感知的特征子序列，包括：引入局部因子wn来表示特定特征子序列Shapelet的第n个元素的内部重要性；Shapeletv与海上风电出力时序曲线的时序片段s之间的距离计算为： 其中，τv,s|a*,w是序列比对方式a*下两个时间序列的预定义相异性，以DTW定义最佳对齐方式；同时，设置全局因子u来获取跨段的影响权重，Shapeletv与海上风电出力时序曲线片段t之间的距离计算为： 以选择最重要的具有时间感知的Shapelet，并为每一个Shapelet学习其相应的时间因子wn和u；设置一个从所有子序列中选择出的作为Shapelet候选者的片段池，以及一组带标签的时间序列T；对于每个候选者v，都有以下目标函数： λ和ε是惩罚的超参数，可微函数g·,·测量两个有限集合的分布之间的距离；在从候选shapelet中学习时间因子后，选择损失最小的前K个Shapelet作为海上风电场出力波动的典型特征子序列。

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