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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請的專利一種考慮拓撲變化的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119275839B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411796423.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)一種考慮拓撲變化的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法及系統(tǒng)是由邱麟;李德纮;徐凱杰;馬吉恩;方攸同設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種考慮拓撲變化的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法及系統(tǒng)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(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法，包括：獲取數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包括電力系統(tǒng)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓撲變化情況下，不同電力節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓撲中各個發(fā)電機節(jié)點的有功負荷、無功負荷、自導(dǎo)納矩陣的幅值及相位角；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機制對數(shù)據(jù)集進行特征提取；基于提取的特征，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測以獲得對應(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第一預(yù)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(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第二預(yù)測有功功率；將第一預(yù)測有功功率和第二預(yù)測有功功率進行擬合以獲得第三預(yù)測有功功率，將第三預(yù)測有功功率作為電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流實現(xiàn)的最優(yōu)有功功率的解。本申請能夠?qū)崿F(xiàn)對拓撲改變的電力節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的快速準確預(yù)測。

本發(fā)明授權(quán)一種考慮拓撲變化的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮拓撲變化的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括電力系統(tǒng)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓撲變化情況下，不同電力節(jié)點網(wǎng)絡(luò)拓撲中各個發(fā)電機節(jié)點的有功負荷、無功負荷、自導(dǎo)納矩陣的幅值及相位角；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機制對所述數(shù)據(jù)集進行特征提取；基于提取的特征，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測以獲得對應(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第一預(yù)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(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第二預(yù)測有功功率；將所述第一預(yù)測有功功率和所述第二預(yù)測有功功率進行擬合以獲得第三預(yù)測有功功率，將所述第三預(yù)測有功功率作為所述電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流實現(xiàn)的最優(yōu)有功功率的解；所述方法還包括：提供注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)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(yù)測輸出，所述目標變量包括以下變量中的一種或多種：發(fā)電機節(jié)點的有功功率、節(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用所述第一注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行第一目標變量的預(yù)測輸出，所述第一目標變量為發(fā)電機節(jié)點的有功功率，以獲得對應(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第一預(yù)測有功功率；提供第二注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用所述第二注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行第二目標變量的預(yù)測輸出，所述第二目標變量由節(jié)點電壓及相位角預(yù)測組成，將所述第二注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測輸出的節(jié)點電壓作為所述電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流實現(xiàn)的最優(yōu)節(jié)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(yīng)發(fā)電機節(jié)點的第二預(yù)測有功功率；其中，所述第一注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和所述第二注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中注意力機制的參數(shù)設(shè)置不同。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。