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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种电力系统供需不平衡风险测度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：CN120911983B 。

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：202511456499.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种电力系统供需不平衡风险测度方法是由黎博;刘子琨;黎静华;庞熙聪设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统供需不平衡风险测度方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统运行优化技术领域，具体涉及一种电力系统供需不平衡风险测度方法，包括以下步骤：基于风光出力历史数据，结合Copula方法得到考虑风光出力相关性的典型场景及其概率；基于风光出力场景构建考虑风光出力不确定性的电力系统随机优化模型；基于尾部基尼度量进行数学推导得到基于GWCVaR的负荷供需不平衡风险衡量模型，并基于GWCVaR模型构建考虑风险衡量的电力系统随机优化目标函数。本发明融合尾部基尼度量与WCVaR，通过引入加权机制整合多个置信度下的CVaR值，同时结合Gini差异性度量，实现对尾部风险的更全面刻画，有效克服了传统CVaR方法在单一风险假设下的片面性，具有较好的市场应用前景。

本发明授权一种电力系统供需不平衡风险测度方法在权利要求书中公布了：1.一种电力系统供需不平衡风险测度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于风电和光伏的历史出力数据，采用核密度估计方法分别构建风电和光伏的边缘概率密度函数，并结合拟合的Copula参数建立Copula联合分布模型，通过蒙特卡洛采样与边缘逆变换生成大量风光联合出力场景； S2、采用K-medoids聚类算法对风光联合出力场景进行聚类，获得具有代表性的典型出力场景及其出现概率，并据此构建考虑风光不确定性的电力系统随机优化模型； S3、在S2构建的优化模型中，引入尾部基尼度量方法，衡量不同置信水平下的收益或损失分布尾部的风险差异性； S4、基于多个CVaR置信水平构造加权条件在险价值函数GWCVaR，将尾部基尼度量与多个置信度下的CVaR有机结合，形成多置信水平下的全面风险评估指标；构造GWCVaR函数具体包括以下步骤： 对于连续尾部基尼度量存在如下的表达式： ； ； 式中，为置信水平，表示在置信水平下的尾部基尼度量，为决策变量，表示损失分布的期望值，表示损失分布的二阶分位数函数；表示损失分布的一阶分位数函数，是决策变量的累积分布函数的反函数；为积分变量，也是积分变量； 将CVaR的置信区间[0,α]划分为个子区间；对于每个子区间，计算其对应的条件风险价值CVaR值： ； 式中，表示在置信水平下的条件风险价值；表示第j个置信水平； 将尾部基尼度量的表达式重写为： ； 据此，将CVaR值进行加权组合，形成所述GWCVaR函数，其表达式为： ； ； 式中，表示基尼加权条件在险价值，为第j个置信水平的权重，为第j个置信水平，为划分的置信水平的数量； S5、将GWCVaR函数作为风险惩罚项引入优化目标函数，与系统期望运行成本共同构成调度模型的优化目标，以同时实现成本最小化与风险控制。

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