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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)上海市電力公司;上海交通大學(xué)申請的專利面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法、裝置及介質(zhì)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120497926B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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：202510990219.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法、裝置及介質(zhì)是由蘇運(yùn);張夢圓;曹亮;李安琦;張炯平;田英杰;黎燦兵;李振愷;王賀龍;劉健哲;余濤;熊雪君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-18向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法、裝置及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法、裝置及介質(zhì)，涉及電網(wǎng)調(diào)度分析技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：步驟S1：構(gòu)建電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖，生成譜位置編碼，提取三維散射特征；步驟S2：將節(jié)點(diǎn)上的物理量、譜位置編碼、三維散射特征和空間編碼拼接，得到復(fù)合向量；步驟S3：基于復(fù)合向量構(gòu)建相似性矩陣，并進(jìn)一步生成多尺度圖數(shù)據(jù)集；步驟S4：基于多尺度圖構(gòu)造特征擾動(dòng)視圖和結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖，生成多尺度擾動(dòng)視圖集，進(jìn)行視圖編碼，最小化表示差異，構(gòu)建融合嵌入向量；步驟S5：求解潮流狀態(tài)，并結(jié)合融合嵌入向量生成第一特征，并基于第一特征得到節(jié)點(diǎn)的調(diào)度指令。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有提升電網(wǎng)調(diào)度的效率和安全性等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向圖計(jì)算平臺(tái)的電網(wǎng)網(wǎng)架建模與調(diào)度方法，其特征在于，包括： 步驟S1：基于電網(wǎng)網(wǎng)架基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)建電網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖，通過拉普拉斯譜特征提取生成譜位置編碼，以及基于譜小波進(jìn)行散射變換提取三維散射特征； 步驟S2：通過多頭注意力空間編碼，將節(jié)點(diǎn)上的物理量、譜位置編碼、三維散射特征和空間編碼拼接，得到復(fù)合向量； 步驟S3：基于復(fù)合向量構(gòu)建相似性矩陣，并進(jìn)一步生成多尺度圖數(shù)據(jù)集； 步驟S4：基于多尺度圖構(gòu)造特征擾動(dòng)視圖和結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖，生成多尺度擾動(dòng)視圖集，進(jìn)行視圖編碼，最小化表示差異，構(gòu)建融合嵌入向量； 步驟S5：求解潮流狀態(tài)，并結(jié)合融合嵌入向量生成第一特征，并基于第一特征得到節(jié)點(diǎn)的調(diào)度指令； 所述步驟S4中基于多尺度圖構(gòu)造特征擾動(dòng)視圖和結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖，生成多尺度擾動(dòng)視圖集，包括： 步驟S4-1-1：對多尺度圖中各尺度下粗圖通過高斯噪聲定義擾動(dòng)張量； 步驟S4-1-2：將多尺度擾動(dòng)視圖集中每一個(gè)粗圖的各節(jié)點(diǎn)特征與對應(yīng)于該粗圖的擾動(dòng)張量疊加作為新的節(jié)點(diǎn)特征，得到對應(yīng)于各粗圖的特征擾動(dòng)視圖； 步驟S4-1-3：根據(jù)各粗圖中節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重，從低于連接權(quán)重平均值的邊中選取多條邊，組成邊擾動(dòng)集合，其中，選取的邊的數(shù)量與該粗圖中的總邊數(shù)正相關(guān)； 步驟S4-1-4：刪除所有選取的邊，得到對應(yīng)于各粗圖的結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖； 步驟S4-1-5：將各粗圖，以及對應(yīng)的特征擾動(dòng)視圖和結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖組合為第一圖集，并將各尺度的第一圖集組成統(tǒng)一多尺度擾動(dòng)視圖集； 所述步驟S4中進(jìn)行視圖編碼，最小化表示差異，構(gòu)建融合嵌入向量，包括： 步驟S4-2-1：將各尺度下的第一圖集中的三種圖進(jìn)行編碼； 步驟S4-2-2：通過最小化一致性對齊損失使不同視圖編碼結(jié)果收斂到一致表示后，對三種圖的編碼結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均融合，得到融合后的節(jié)點(diǎn)嵌入向量作為融合嵌入向量； 所述最小化一致性對齊損失為： 其中：為最小化一致性對齊損失，為m尺度下粗圖的編碼結(jié)果，為m尺度下特征擾動(dòng)視圖的編碼結(jié)果，為m尺度下結(jié)構(gòu)擾動(dòng)視圖的編碼結(jié)果，為Frobenius范數(shù)平方； 所述步驟S5包括： 步驟S5-1：使用線性回歸器構(gòu)建線性潮流預(yù)測器并進(jìn)行訓(xùn)練，將m尺度的融合嵌入向量作為輸入，輸出m尺度節(jié)點(diǎn)電壓幅值和相角估計(jì)結(jié)果； 步驟S5-2：基于節(jié)點(diǎn)電壓幅值和相角估計(jì)求解出每一尺度對應(yīng)的潮流狀態(tài)； 步驟S5-3：將潮流狀態(tài)和融合嵌入向量拼接形成各尺度的二次融合向量，并將各尺度的二次融合向量組合得到第一特征； 步驟S5-4：將第一特征輸入至具有全局注意力的Transformer編碼器，生成多個(gè)調(diào)度指令集，其中，各調(diào)度指令集對應(yīng)于各尺度，包含各節(jié)點(diǎn)的調(diào)度指令； 步驟S5-5：將所有尺度的調(diào)度指令集加權(quán)求和得到節(jié)點(diǎn)的最終調(diào)度指令。

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