重慶大學余娟獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉重慶大學申請的專利模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法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:CN114861874B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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:202210409057.1,技術領域涉及:G06N3/042;該發明授權模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法是由余娟;高茂勝;楊知方;姜潤泉設計研發完成,并于2022-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法在說明書摘要公布了:本發明公開模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法,步驟包括:1建立電力系統線性潮流方程;2對電力系統線性潮流方程進行去中心化處理,得到節點特征狀態更新方程;3根據節點特征狀態更新方程建立模型驅動的圖卷積方程;4根據所述模型驅動的圖卷積方程建立模型驅動的圖卷積神經網絡;5獲取電力系統基本數據,并輸入到模型驅動的圖卷積神經網絡中,得到電力系統潮流。本發明能夠適應拓撲與新能源不確定性。
本發明授權模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法在權利要求書中公布了:1.模型驅動圖卷積神經網絡潮流計算方法,其特征在于,包括以下步驟:1建立電力系統線性潮流方程;2對電力系統線性潮流方程進行去中心化處理,得到節點特征狀態更新方程;3根據節點特征狀態更新方程建立模型驅動的圖卷積方程;4根據所述模型驅動的圖卷積方程建立模型驅動的圖卷積神經網絡;5獲取電力系統基本數據,并輸入到模型驅動的圖卷積神經網絡中,得到電力系統潮流;電力系統線性潮流方程如下所示: 式中,Vi、Vj為節點i和節點j的電壓幅值;Gij,Bij分別為電導矩陣和電納矩陣中的第i行j列元素;Pi,Qi分別為節點注入有功和無功;Gi,shunt、Bi,shunt分別為節點i的對地電導與電納;Ni表示與節點i相連的節點集合;θij為節點i和節點j之間的電壓相角差;對電力系統線性潮流方程進行去中心化處理的步驟包括:2.1以電力系統線性潮流方程中的參數為節點獨立變量,建立狀態更新方程,即 式中,Ni表示與節點i相連的節點集合;θi、θj為節點i和節點j的電壓相角;2.2引入中間參量αi、中間參量βi、中間參量δi、中間參量γi、中間參量λi、中間參量ζi,并對公式2進行簡化,得到: 其中,中間參量αi、中間參量βi、中間參量δi、中間參量γi、中間參量λi、中間參量ζi分別如下所示: 式中,Gii、Bii分別為電導矩陣和電納矩陣中的第i行i列元素;2.3建立節點特征狀態更新方程,即: 模型驅動的圖卷積方程如下所示: 式中,分別為電壓幅值和相角的圖卷積核;分別為電壓幅值向量和相角向量;σ為圖卷積函數;其中,參數參數分別如下所示: 式中,分別為電壓幅值向量和相角向量;Pi,Qi分別為節點注入有功和無功。
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