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龙图腾网获悉中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司申请的专利基于人工智能的新能源最优供电策略方法和系统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：CN119991351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510473664.8，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于人工智能的新能源最优供电策略方法和系统是由冯勇;李林君;鄢秀庆;熊涛;李会超;晁沁杭;潘泳宏;薛仕杰;汤欢;王士峰;陈浩;姚枫;陈怡然;朱占友;高睿;曾珂;张维;段升位;舒虎;罗倩倩;李雨帆设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的新能源最优供电策略方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的新能源最优供电策略方法和系统，涉及新能源供电策略技术领域，方法包括：构建电价预测模型、气象预测模型和人流量‑负荷预测模型；根据供电成本、弃电率和负荷偏差构建动态调度优化模型，供电成本根据电价预测模型的预测结果进行计算；弃电率根据气象预测模型的预测结果确定；负荷偏差根据人流量‑负荷预测模型的预测结果进行计算；根据动态调度优化模型对电网的经济性、环保性和稳定性策略进行动态调整。系统包括数据收集模块、电价预测模块、气象预测模块、人流量‑负荷预测模块、动态调度优化模块和数据输出模块。本发明能够为新能源最优供电策略配置提供高效、智能的解决方案。

本发明授权基于人工智能的新能源最优供电策略方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的新能源最优供电策略方法，其特征在于，包括：获取历史基础数据，基础数据包括新能源发电数据、气象数据、目标区域的人流量数据以及电力市场数据；构建电价预测模型，电价预测模型的输入数据包括新能源发电出力数据，输出数据包括电价概率分布；根据历史基础数据对电价预测模型进行训练；构建气象预测模型，气象预测模型的输入数据包括气象观测数据，输出数据包括气象预测结果，所述气象预测结果至少包括影响电网出力的关键气象事件；根据历史基础数据对气象预测模型进行训练；构建人流量-负荷预测模型，人流量-负荷预测模型的输入数据包括目标区域的人流量数据，输出数据包括目标区域的未来用电需求数据；根据历史基础数据对人流量-负荷预测模型进行训练；根据供电成本、弃电率和负荷偏差构建动态调度优化模型，所述供电成本根据电价预测模型的预测结果进行计算；所述弃电率根据气象预测模型的预测结果确定；所述负荷偏差根据人流量-负荷预测模型的预测结果进行计算；获取实时采集的基础数据，将实时采集的基础数据输入至电价预测模型、气象预测模型和人流量-负荷预测模型中获取预测结果，将预测结果输入至动态调度优化模型中，以对电网的经济性、环保性和稳定性策略进行动态调整；所述根据供电成本、弃电率和负荷偏差构建动态调度优化模型，包括： 其中，表示输入序列的时间步长；表示t时刻的供电成本；表示t时刻的弃电率；表示负荷偏差；表示供电成本的权重系数，代表供电策略的经济性参数；表示弃电率的权重系数，代表供电策略的环保性参数；表示负荷偏差的权重系数，代表供电策略的稳定性参数；所述供电成本根据电价预测模型的预测的电价结果和储能成本进行计算，包括： 其中，表示电价预测模型预测的t时刻风电电价；表示t时刻的风电出力；表示电价预测模型预测的t时刻光伏电价；表示t时刻的光伏出力；表示t时刻的储能成本；表示t时刻的储能电量；所述弃电率根据风电出力和电网消纳能力的差值进行计算，包括： 其中，表示风电最大出力，根据所述气象预测模型的预测结果确定；表示电网实际消纳风电；所述负荷偏差根据人流量-负荷预测模型预测的负荷需求与实际供电量的均方误差计算： 其中，表示人流量-负荷预测模型预测的负荷需求；表示实际供电量。

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