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龙图腾网获悉清华大学;清华四川能源互联网研究院申请的专利电力系统的电网优化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：CN119647839B 。

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：202411674832.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权电力系统的电网优化方法及装置是由杜博骏;贾宏阳;张宁;杜尔顺;王鹏;李姚旺;张世旭;冯皓然;陈一夫设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统的电网优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及低碳电力系统技术领域，特别涉及一种电力系统的电网优化方法及装置，其中，方法包括：通过电力系统运行模拟和碳排放流计算生成系统动态排放因子的数据集，利用数据集训练前馈神经网络模型，得到训练后的神经网络，将训练后的神经网络转化为混合整数规划约束，构建考虑用户低碳需求响应行为的双层优化模型，以进行用电需求侧的碳减排。由此，解决了相关技术中，由于动态碳排放因子在电力系统需求响应中缺乏与负荷互动能力，从而使需求引导产生较大误差，影响电力系统减碳效果的问题。

本发明授权电力系统的电网优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的电网优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过电力系统运行模拟和碳排放流计算生成系统动态排放因子的数据集； 利用所述数据集训练前馈神经网络模型，得到训练后的神经网络； 将所述训练后的神经网络转化为混合整数规划约束，构建考虑用户低碳需求响应行为的双层优化模型，以进行用电需求侧的碳减排； 所述通过电力系统运行模拟和碳排放流计算生成系统动态排放因子的数据集，包括： 生成所述电力系统的系统负荷曲线，以通过电力系统运行模拟得到经济调度的结果； 利用碳排放流理论计算对应场景下各节点的动态碳排放因子； 根据所述经济调度的结果与所述各节点的动态碳排放因子得到包括电力系统运行场景的所述动态碳排放因子数据集； 所述混合整数规划约束包括： 其中，为层数，为隐藏层的神经元序号； 所述双层优化模型的上层优化的目标函数为： ， 其中，为机组的单位出力成本向量，是机组在t时刻的出力向量,为单位时间间隔； 所述双层优化模型的下层优化的目标函数为： ， 其中，是负荷l在t时刻的单位用电成本向量，是负荷在t时刻的用电功率向量,为单位时间间隔。

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清华大学;清华四川能源互联网研究院，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1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”。

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