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龙图腾网获悉华能湖南能源销售有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司申请的专利新能源消纳比例贡献评估方法、装置、电子设备和介质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：CN116109059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211549578.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权新能源消纳比例贡献评估方法、装置、电子设备和介质是由王鸿策;刘涛;曾庆丰;孙财新;陈建华;谢翔;潘霄峰;周卉设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源消纳比例贡献评估方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种新能源消纳比例贡献评估方法、装置、电子设备和介质，方法包括：构建满足综合能源基地的年度新能源消纳占比的目标调度计划，以确定综合能源基地的历史日前调度计划数据的历史新能源消纳比例贡献评分；根据历史日前调度计划数据与该历史日前调度计划数据对应的历史日前功率预测数据和历史新能源消纳比例贡献评分，生成训练样本集；采用训练样本集对CLA模型进行训练得到新能源消纳比例贡献评估模型；获取综合能源基地的日前调度计划数据和对应的日前功率预测数据并基于新能源消纳比例贡献评估模型得到日前调度计划数据的新能源消纳比例贡献评分。提高了日前调度计划数据的贡献占比评估的准确性，避免了能源浪费。

本发明授权新能源消纳比例贡献评估方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种新能源消纳比例贡献评估方法，其特征在于，所述方法包括： 构建满足综合能源基地的年度新能源消纳占比的目标调度计划； 根据所述目标调度计划，确定所述综合能源基地的历史日前调度计划数据的历史新能源消纳比例贡献评分； 根据所述历史日前调度计划数据、与该历史日前调度计划数据对应的历史日前功率预测数据和所述历史新能源消纳比例贡献评分，生成训练样本集； 采用所述训练样本集对预设的混合CLA模型进行训练，以得到新能源消纳比例贡献评估模型；其中，所述CLA模型包括输入层、卷积神经网络CNN层、长短期记忆人工神经网络LSTM层、注意力层和输出层，所述输入层输出所述训练样本各自对应的输入向量，经过所述CNN层生成特征向量并输入LSTM层，由所述LSTM层与所述注意力层对所述特征向量进行学习，在所述输出层输出预测结果； 获取所述综合能源基地的日前调度计划数据和对应的日前功率预测数据； 将所述日前调度计划数据和对应的日前功率预测数据输入所述新能源消纳比例贡献评估模型中，以输出所述日前调度计划数据的新能源消纳比例贡献评分； 所述历史新能源消纳比例贡献评分采用如下公式进行确定： 基于预设的历史新能源消纳比例贡献评分量化公式，确定各个所述历史日前调度计划样本各自对应的历史新能源消纳比例贡献评分； 其中，所述历史新能源消纳比例贡献评分量化公式包括： 在公式1中，表示历史新能源消纳比例贡献评分；表示各个所述历史日前调度计划样本对应的新能源消纳占比；表示目标调度计划下的对应单日的历史新能源消纳占比。

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华能湖南能源销售有限责任公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司，其通讯地址为：410035 湖南省长沙市天心区书院路9号保利国际广场B3栋3218号房；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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