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龙图腾网获悉华北电力大学;国网经济技术研究院有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法及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：CN115495862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211249069.9，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法及系统是由孙英云;赵鹏飞;董骁翀;潘尔生;孙珂;韩晓男;王丹;张柯欣;于昊洋;刘忠健;曹阳;陈天一;辛蜀骏;游沛羽;李凡;秦继朔;刘栋;梁涵卿;陶太堃;章程;林威;林毅;吴威;朱睿;杨晓东设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法及系统，基于GAN生成海量可再生能源随机场景，为极端场景分析提供可靠数据信息，从对电网运行的实际影响程度和发生概率两方面给出了可再生能源极端场景的定义及其判定条件，提出了考虑极端场景分析的数据驱动的输电网扩展规划框架，实现了规划经济性和鲁棒性的平衡。

本发明授权考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑可再生能源极端场景的输电网扩展规划方法，其特征在于，所述方法包括： 采用生成对抗网络GAN的场景生成模型泛化历史数据集，生成数量万级以上具有时空相关性的可再生能源随机场景，并进行场景简约处理，得到典型场景集； 基于典型场景集建立两阶段输电网扩展规划TEP期望值模型并求解，得到第k次迭代的输电网拟定规划方案； 获取极端情况的实际影响程度和发生概率，确定可再生能源极端场景及判定条件； 利用上述输电网拟定规划方案建立风险评估模型REM，基于REM模型对可再生能源随机场景筛查处理后基于确定的可再生能源极端场景及判定条件进行极端场景分析； 根据极端场景分析结果自适应地更新典型场景集，并开启下一轮循环，直至满足低概率条件，得到满足判定条件的低概率高影响LPHI场景集和最终规划方案； 所述确定可再生能源极端场景，具体包括： 极端情况的实际影响程度采用失负荷风险指标进行衡量；确定可再生能源时序场景下t时段节点n的系统失负荷量为，采用小时失负荷因子和日失负荷因子分别描述该场景下电力系统单位时段最大失负荷风险和日累积失负荷风险，计算公式为： ；1 ；2 其中为电力系统t时段的总负荷需求；下标表示作用于规划方案O的场景；依据人工经验或具体情况设置可接受的单位时段和日累积失负荷阈值，当或者时，该场景即为针对规划方案O的高影响场景，反之为低影响场景； 采用显著性水平α描述极端情况的发生概率，当LPHI场景样本数在生成场景集中的比例小于显著性水平α时，确定极端场景发生为小概率事件，此时LPHI场景发生的概率通过HI样本数估计，满足： ；3 其中为LPHI场景集，为生成场景集，为场景样本数； 建立可再生能源极端场景第一判定条件和可再生能源极端场景第二判定条件； 可再生能源极端场景第一判定条件：或者； 可再生能源极端场景第二判定条件：。

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