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龙图腾网获悉国网河南省电力公司电力科学研究院;西安交通大学申请的专利一种确定风电运行备用的随机优化调度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：CN116231755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310211970.5，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种确定风电运行备用的随机优化调度方法和系统是由滕卫军;刘阳;谢博宇;李朝晖;朱全胜;孙鑫;张亚飞;谷青发;张子玉设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种确定风电运行备用的随机优化调度方法和系统在说明书摘要公布了：一种确定风电运行备用的随机优化调度方法及系统，包括：采集风电机组的实际运行数据和预测数据，基于核密度估计建立日内风电预测功率的误差概率分布函数；利用误差概率分布函数的反函数和设定的预测功率准确率概率，确定日内风电预测功率的可信度；以大于可信度的风电机组的出力作为风电提供的运行备用容量；利用全场景可行随机优化方法，从日内风电出力场景集中筛选出关键场景集；针对关键场景集，以最小化电力系统的运行成本为目标函数，建立风电纳入运行备用的机组组合模型；在日内运行阶段，利用风电纳入运行备用的机组组合模型，确定同步火电机组和风电机组的运行备用容量。保证了经济调度决策的非预期性和机组组合决策的全场景可行性。

本发明授权一种确定风电运行备用的随机优化调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种确定风电运行备用的随机优化调度方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集风电机组的实际运行数据和预测数据，基于核密度估计建立日内风电预测功率的误差概率分布函数； 步骤2，利用误差概率分布函数的反函数和设定的预测功率准确率概率，确定日内风电预测功率的可信度；以大于预设的可信度的风电机组的出力作为风电提供的运行备用容量； 步骤3，利用全场景可行随机优化方法，从日内风电出力场景集中筛选出关键场景集；针对关键场景集，以最小化电力系统的运行成本为目标函数，建立风电纳入运行备用的机组组合模型；在日内运行阶段，利用风电纳入运行备用的机组组合模型，确定同步火电机组和风电机组的运行备用容量； 其中，利用全场景可行随机优化方法，从日内风电出力场景集中筛选出关键场景集包括： 根据历史运行数据确定基本场景；在随机优化生成场景过程中只考虑一个基本场景，为期望场景，如下： ， 式中，为基本场景下风电机组出力的矩阵表示，为基本场景下风电机组在时刻的出力，为风电机组数量，为时间段数，为期望值函数，为风电机组在时刻的预测出力； 从凸多面体不确定集中选取各时刻在相同排序序位的顶点，构成顶点场景，如下： 式中，为顶点场景下风电机组出力的矩阵表示，为顶点场景下风电机组在时刻的出力，且排序序位为，为时刻的凸多面体不确定性集中的顶点数量； 以风电出力在奇数时段为出力上限、偶数时段为出力下限的场景为奇数场景，以风电出力在奇数时段为出力下限、偶数时段为出力上限的场景为偶数场景，奇数场景和偶数场景构成极限爬坡场景；的生成过程表示如下： ，， ， 式中，为奇数场景下风电机组出力的矩阵表示，为奇数场景下风电机组在时刻的出力，为偶数场景下风电机组出力的矩阵表示，为偶数场景下风电机组在时刻的出力，为奇数时刻，为偶数时刻，、分别为风电机组在时刻的出力上、下限。

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