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龙图腾网获悉水电水利规划设计总院;中南大学;中国水利水电建设工程咨询有限公司;水电水利规划设计总院有限公司申请的专利一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化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：CN119965991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510256430.8，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化方法是由赵增海;高钰;朱方亮;黄海洋;高洁;王旭;陈晨;郭鹏;季彬;郑静;张东设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化方法，包括：应用马尔科夫链对径流流入量、风电出力和光伏出力资源历史值时间序列进行时间相关性分析，生成相关场景集；构建以调度周期内发电量期望最大和多能互补系统最小出力期望最大为目标的水库群中长期调度多目标优化模型；通过求解所述水库群中长期调度多目标优化模型，得到在综合场景下水电站在调度周期的逐时段的出库流量，实现水风光互补协调协调调度。本发明综合考虑水风光三者的时间相关性，生成场景集，用于刻画径流和风光出力特征，并构建多目标优化调度和优化算法为解决水风光互补性的中长期多目标优化调度提供可行策略，为水电扎运行调度的决策提供理论和方法支撑。

本发明授权一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑水风光互补的中长期多目标随机调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，确定资源变量E1,E2,E3分别为径流流入量、风电出力和光伏出力；对于每种资源变量Eb，b＝1,2,3，均得到目标区域在历史年份的资源变量历史值时间序列，因此，分别得到径流历史值时间序列、风电出力历史值时间序列和光伏出力历史值时间序列； 步骤S2，对于每种资源变量Eb，确定对应的状态空间；然后，应用马尔科夫链对该资源变量Eb历史值时间序列进行时间相关性分析，得到该资源变量Eb的累计概率状态转移矩阵Qb； 确定研究时间尺度为时段t的长度Δt；设定需要初始生成的模拟场景数量B以及资源变量Eb的初始值；基于该资源变量Eb的累计概率状态转移矩阵Qb，采用随机数方式，生成年度内逐时段t的该资源变量Eb的模拟值时间序列，形成一种模拟场景；循环执行B次，得到该资源变量Eb的B种模拟场景，形成该资源变量Eb的初始模拟场景集； 步骤S3，设定模拟场景目标数J；采用模拟场景缩减算法，对每种资源变量Eb的初始模拟场景集中的B个模拟场景进行缩减，得到缩减后的具有J个模拟场景的模拟场景集； 因此，对于径流、风电出力和光伏出力资源变量，分别得到具有J个模拟场景的模拟场景集，并对每种资源变量的模拟场景集中的各个模拟场景进行随机排列，由此得到最终的径流模拟场景集SCE1＝{S11,S12,...,S1J}、风电出力模拟场景集SCE2＝{S21,S22,...,S2J}和光伏出力模拟场景集SCE3＝{S31,S32,...,S3J}； 将径流模拟场景集SCE1、风电出力模拟场景集SCE2和光伏出力模拟场景集SCE3进行组合，形成综合场景集SC＝{S1,S2,...,SJ}；其中，对于综合场景集SC中的综合场景Sj，j＝1,2,...,J，具有以下关系：Sj＝{S1j，S2j，S3j}，同时，综合场景Sj的概率pj＝p1j+p2j+p3j3；p1j,p2j,p3j分别为径流模拟场景S1j、风电出力模拟场景S2j和光伏出力模拟场景S3j的概率； 步骤S4，构建以调度周期内发电量期望最大和多能互补系统最小出力期望最大为目标的水库群中长期调度多目标优化模型； 步骤S5，对于每种综合场景Sj，以径流模拟场景S1j、风电出力模拟场景S2j和光伏出力模拟场景S3j的模拟值时间序列为输入值，通过求解所述水库群中长期调度多目标优化模型，得到在综合场景Sj下水电站n在调度周期的逐时段t的出库流量QTn,j,t，实现水风光互补协调调度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人水电水利规划设计总院;中南大学;中国水利水电建设工程咨询有限公司;水电水利规划设计总院有限公司，其通讯地址为：100120 北京市西城区六铺炕一区北小街2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。