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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法和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：CN120449708B 。

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：202510898174.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法和系統是由莊偉;仇庶;劉冉;何楷陽設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了電網支路參數辨識技術領域的一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法和系統，旨在解決現有電網支路參數辨識技術的優化問題。方法包括：搭建仿真電網，利用仿真電網進行仿真并記錄各支路的量測數據，得到待辨識數據集；對待辨識數據集進行預處理，得到處理后數據集；根據仿真電網的拓撲結構構造鄰接矩陣和多跳矩陣；將處理后數據集、鄰接矩陣和多跳矩陣輸入到訓練好的電網支路參數辨識模型：根據處理后數據集、鄰接矩陣和多跳矩陣，通過自適應多跳圖注意力網絡模塊進行特征聚合，得到電網支路特征集合；利用SE注意力模塊對電網支路特征集合進行加權后輸入到多層全連接層進行回歸，得到預測電網支路參數。

本發明授權一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應多跳圖注意力網絡的電網支路參數辨識方法，其特征在于，包括： 搭建仿真電網，利用所述仿真電網進行仿真并記錄各支路的量測數據，得到待辨識數據集； 對所述待辨識數據集進行預處理，得到處理后數據集； 根據所述仿真電網的拓撲結構構造鄰接矩陣和多跳矩陣； 將所述處理后數據集、鄰接矩陣和多跳矩陣輸入到訓練好的電網支路參數辨識模型：根據所述處理后數據集、鄰接矩陣和多跳矩陣，通過自適應多跳圖注意力網絡模塊進行特征聚合，得到電網支路特征集合；利用SE注意力模塊對所述電網支路特征集合進行加權，得到電網支路加權特征集合；將所述電網支路加權特征集合輸入到多層全連接層進行回歸，得到預測電網支路參數； 所述通過自適應多跳圖注意力網絡模塊進行特征聚合，包括： 將所述處理后數據集輸入到多層自適應多跳圖注意力網絡層，將第層自適應多跳圖注意力網絡層輸出的電網支路特征集合，作為第層自適應多跳圖注意力網絡層的輸入，依次遍歷所有自適應多跳圖注意力網絡層，得到電網支路特征集合；其中，當時，第層自適應多跳圖注意力網絡層的輸入為所述處理后數據集； 所述第層自適應多跳圖注意力網絡層的數據處理流程包括： 將所述第層自適應多跳圖注意力網絡層輸出的電網支路特征集合，輸入到第層自適應多跳圖注意力網絡層的第一分支，利用全連接層和ReLU激活函數進行特征提取，得到第一分支特征集合； 將所述第層自適應多跳圖注意力網絡層輸出的電網支路特征集合和鄰接矩陣，輸入到第層自適應多跳圖注意力網絡層的第二分支：對所述鄰接矩陣添加自環，得到自環鄰接矩陣；根據自環鄰接矩陣獲取每個節點的鄰居節點，通過圖注意力機制計算每個節點與其鄰居節點的注意力得分，并對注意力得分進行歸一化，得到聚合權重，根據聚合權重聚合鄰居節點特征作為單注意力頭的輸出，將多個單注意力頭的輸出拼接或取平均值，得到第二分支特征集合；其中，若第層為最后一層自適應多跳圖注意力網絡層，通過將多個單注意力頭的輸出取平均值得到所述第二分支特征集合；否則，通過將多個單注意力頭的輸出拼接得到所述第二分支特征集合； 將所述第層自適應多跳圖注意力網絡層輸出的電網支路特征集合和多跳矩陣，輸入到第層自適應多跳圖注意力網絡層的第三分支：對所述多跳矩陣添加自環，得到自環多跳矩陣；根據自環多跳矩陣獲取每個節點的多跳鄰居節點，通過圖注意力機制計算每個節點與其多跳鄰居節點的注意力得分，并對注意力得分進行歸一化，得到多跳聚合權重，根據多跳聚合權重聚合多跳鄰居節點特征作為單注意力頭的輸出，將多個單注意力頭的輸出拼接或取平均值，得到第三分支特征集合；其中，若第層為最后一層自適應多跳圖注意力網絡層，通過將多個單注意力頭的輸出取平均值得到所述第三分支特征集合；否則，通過將多個單注意力頭的輸出拼接得到所述第三分支特征集合； 將所述第一分支特征集合、第二分支特征集合和第三分支特征集合輸入到第層自適應多跳圖注意力網絡層的自適應多跳信息門控融合模塊：將所述第一分支特征集合、第二分支特征集合和第三分支特征集合拼接后，輸入第一層全連接層，經過ReLU激活函數后輸入第二層全連接層，并利用softmax函數進行歸一化，得到歸一化融合權重；利用歸一化融合權重對所述第一分支特征集合、第二分支特征集合和第三分支特征集合進行加權融合，得到第層自適應多跳圖注意力網絡層輸出的電網支路特征集合。

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南京信息工程大學，其通訊地址為：210032 江蘇省南京市江北新區華富路1號數智溪谷4號樓；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”。