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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于机器学习的电力电量平衡计算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：CN120955621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511060685.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统是由王建学;朱子怡;黄晨阳;公乐腾;李星熠;张启;李浩天设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统，属于电力系统优化调度技术领域，将深度神经网络与优化计算相结合，采用整数变量削减的策略，通过Seq2Seq‑Attention模型提前确定大多数火电机组的运行状态，模型的输入为运行状态的松弛解和场景曲线数据，输出为火电机组的运行状态，从而达到提升电力电量平衡问题计算速度的效果，通过所设计的加速效果评价指标与基于变时间尺度场景生成的加速效果验证方法，验证了快速计算方法的加速效果，有较高的精度，方法的实用性较强。

本发明授权一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过电力电量平衡模型求解历史场景，生成机组开停机计划及出力方案；将火电机组开停机计划作为样本标签，结合场景曲线数据及运行状态松弛解训练深度神经网络，场景曲线数据包括负荷曲线、联络线曲线、库容式水电电量曲线、径流式水电资源曲线、风电资源曲线和光伏资源曲线； 将待预测场景的曲线数据及火电机组运行状态松弛解输入训练后的深度神经网络，通过火电机组状态分析模型输出火电机组的预测运行状态，所述火电机组状态分析模型先通过Seq2Seq-Attention模型输出火电机组的预测开机概率，再将映射为预测运行状态，映射规则为： 其中，为火电机组预测置信阈值，的取值范围为； 基于得到的预测运行状态，结合火电机组最短开停机时间约束，通过状态后调整方法校核并调整运行状态，得到满足约束的调整后运行状态，所述状态后调整方法包括： 将火电机组的预测运行状态按照时间段进行聚合，将预测运行状态相同且相邻的时刻聚合为一个时间段，得到和，其中，表示火电机组i在第s个时间段的预测运行状态，取值范围为，表示第s个时间段的长度； 计算当前时间段前后预测运行状态为-1的连续时间段的时间长度； 遍历聚合得到的时间段，若则直接跳过当前时间段；若并且当前时间段的长度加上计算的时间长度满足最短开停机时间约束，不必对当前时间段进行调整；其他情况下，将当前时间段火电机组的预测运行状态全部调整为-1； 固定得到的调整后运行状态，削减数学优化模型中的整数变量，通过优化求解得到最终机组开停机计划与出力方案。

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