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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法及系統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：CN119275839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411796423.9，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法及系統是由邱麟;李德纮;徐凱杰;馬吉恩;方攸同設計研發完成，并于2024-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法，包括：獲取數據集，數據集包括電力系統節點網絡拓撲變化情況下，不同電力節點網絡拓撲中各個發電機節點的有功負荷、無功負荷、自導納矩陣的幅值及相位角；采用卷積神經網絡和注意力機制對數據集進行特征提取；基于提取的特征，采用卷積神經網絡直接預測以獲得對應發電機節點的第一預測有功功率；以及，基于提取的特征，采用功率方程計算得對應發電機節點的第二預測有功功率；將第一預測有功功率和第二預測有功功率進行擬合以獲得第三預測有功功率，將第三預測有功功率作為電力系統最優潮流實現的最優有功功率的解。本申請能夠實現對拓撲改變的電力節點網絡的快速準確預測。

本發明授權一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種考慮拓撲變化的電力系統最優潮流預測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取數據集，所述數據集包括電力系統節點網絡拓撲變化情況下，不同電力節點網絡拓撲中各個發電機節點的有功負荷、無功負荷、自導納矩陣的幅值及相位角；采用卷積神經網絡和注意力機制對所述數據集進行特征提取；基于提取的特征，采用卷積神經網絡直接預測以獲得對應發電機節點的第一預測有功功率；以及，基于提取的特征，采用功率方程計算得對應發電機節點的第二預測有功功率；將所述第一預測有功功率和所述第二預測有功功率進行擬合以獲得第三預測有功功率，將所述第三預測有功功率作為所述電力系統最優潮流實現的最優有功功率的解；所述方法還包括：提供注意力卷積神經網絡模型，所述注意力卷積神經網絡模型包括卷積層、注意力機制和全連接層，所述卷積層配配置為基于所述數據集進行局部特征提取；所述注意力機制被配置為基于提取的局部特征，通過多頭注意力機制進行全局特征提取；所述全連接層被配置為基于注意力機制提取的全局特征進行目標變量的預測輸出，所述目標變量包括以下變量中的一種或多種：發電機節點的有功功率、節點電壓及相位角；所述方法還包括：提供第一注意力卷積神經網絡模型，采用所述第一注意力卷積神經網絡模型進行第一目標變量的預測輸出，所述第一目標變量為發電機節點的有功功率，以獲得對應發電機節點的第一預測有功功率；提供第二注意力卷積神經網絡模型，采用所述第二注意力卷積神經網絡模型進行第二目標變量的預測輸出，所述第二目標變量由節點電壓及相位角預測組成，將所述第二注意力卷積神經網絡模型預測輸出的節點電壓作為所述電力系統最優潮流實現的最優節點電壓的解，并基于所述第二目標變量，采用功率方程計算得對應發電機節點的第二預測有功功率；其中，所述第一注意力卷積神經網絡模型和所述第二注意力卷積神經網絡模型中注意力機制的參數設置不同。

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”。