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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114936527B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210627947.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法是由張靜;曹靜;刁瑞盛;李承漢;廖一璞;項中明;黃瑩;孫方圓;劉展寧;潘武略設計研發完成，并于2022-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法，包括：1針對電網不同運行方式，采集大量電網斷面潮流以及SCADA數據，形成電網運行方式文件；2對電網不同運行方式進行仿真分析，得出相應運行方式的輸電斷面功率極限值；3使用潮流態信息作為數據特征，將數據特征和對應的輸電斷面功率極限值放入樣本庫；4采用多種機器學習模型進行監督式學習訓練，并從中選出最優模型；5利用選出的最優模型，進行輸電斷面功率極限的快速評估。本發明通過歷史運行方式大量仿真分析、特征工程，訓練并定期更新機器學習模型，可形成電網運行狀態與功率極限的準確匹配關系，從而快速、準確地實時評估輸電斷面功率極限。

本發明授權一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于混合監督式學習的輸電斷面功率極限快速評估方法，其特征在于，包括以下步驟：1針對電網不同運行方式，采集大量電網斷面潮流信息以及SCADA數據，通過潮流計算得出收斂的電網準穩態運行狀態；針對未來運行工況，通過添加負荷預測、可再生能源預測、檢修計劃、發電計劃信息形成電網運行方式的文件；2對電網不同運行方式i進行仿真分析，綜合考慮熱極限TLi、電壓極限VLi和穩定性極限SLi，得出相應運行方式的輸電斷面功率極限值CLi；3使用電網準穩態運行狀態作為數據特征，將數據特征和對應的輸電斷面功率極限值放入樣本庫；將樣本庫按比例分為訓練集、驗證集和測試集；4將數據特征進行預處理后作為模型的輸入信息，將輸電斷面功率極限值作為模型的輸出信息，采用多種機器學習模型進行監督式學習訓練，并從中選出最優模型；其中，訓練集和驗證集用來調試模型超參數以提升性能，測試集用于評估經過調參后的模型在未知樣本集中的預測性能；5利用選出的最優模型，進行輸電斷面功率極限的快速評估。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。