清華四川能源互聯網研究院羅懌獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉清華四川能源互聯網研究院申請的專利一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法及系統、設備、介質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：CN120497929B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510994294.2，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法及系統、設備、介質是由羅懌;李春燕;楊超;茍科磊;歐陽勇;胡軍;劉毅設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法及系統、設備、介質在說明書摘要公布了：本發明涉及配電網技術領域，具體而言，涉及一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法及系統、設備、介質，采用本發明所提供的方法，包括主要包括建立拓撲識別模型，將目標時序特征輸入拓撲識別模型，通過拓撲識別模型隱式識別波動同步的節點對，輸出融合鄰居信息的節點特征，基于節點特征預測每個節點間的連接概率，輸出新的臺區拓撲結構。本方案與依賴特定臺區規則或需要大量手動調整的傳統方法不同，本方案訓練的圖神經網絡旨在學習通用的“電氣特征?拓撲結構”映射規律和去噪邏輯。模型不局限于訓練數據的特定結構，能夠有效泛化應用于拓撲結構差異較大的新臺區，解決了傳統方法適應性差、擴展性弱的痛點。
本發明授權一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法及系統、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種采用圖擴散模型的低壓臺區拓撲識別方法，其特征在于，包括： 步驟一：獲取若干個不同配電臺區的歷史數據，并對歷史數據進行歸一化處理，對所述歷史數據進行滑動窗口劃分，建立時序建模模塊，通過時序建模模塊提取每個滑動窗口的時序特征； 步驟二：將所提取到的時序特征作為節點的初始特征，輸入至圖神經網絡，基于初始特征對圖神經網絡進行訓練，得到拓撲識別模型； 步驟三：獲取當前的若干個不同配電臺區的目標數據，對目標數據進行如步驟一處理后，得到目標時序特征， 步驟四：將目標時序特征輸入拓撲識別模型，通過拓撲識別模型隱式識別波動同步的節點對，輸出融合鄰居信息的節點特征，基于節點特征預測每個節點間的連接概率，輸出新的臺區拓撲結構。
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清華四川能源互聯網研究院，其通訊地址為：610213 四川省成都市天府新區湖畔路北段366號天府新經濟產業園A區；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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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