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龍圖騰網獲悉山東智和創信息技術有限公司;山東錦智數字科技有限公司申請的專利一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化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：CN120146321B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510616844.7，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化方法是由譚衛星;劉磊;孫宗博設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化方法在說明書摘要公布了：本發明屬于深度學習技術領域，尤其涉及一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化方法。該方法先采集電網節點連接關系、線路傳輸參數等多種數據并預處理；接著構建多頭注意力結構，經輸入數據處理、多頭劃分自適應選擇、注意力計算等操作，其中自適應選擇利用神經網絡提取特征計算選擇分數篩選頭部，注意力計算結合上下文信息調整分數；再將多頭輸出拼接，經可學習權重矩陣變換得到最終輸出。與傳統方法相比，本發明能處理高維復雜電網數據，精準捕捉實時狀態變化，提升電網拓撲分析的精準度與實時性，滿足電網實時運行需求，有效優化電網運行。

本發明授權一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化方法在權利要求書中公布了：1.一種面向電網拓撲自適應的多頭注意力動態優化方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、數據采集，采集電網拓撲相關的多種數據，所述數據包括電網節點的連接關系數據、線路的傳輸參數數據、各節點的功率分布數據、電網運行的實時狀態數據； S2、數據處理，對采集到的數據進行預處理； S3、構建多頭注意力結構，包括輸入數據處理，多頭劃分自適應選擇，跨頭信息交互、注意力計算； 輸入數據處理：對經過預處理后的數據進行線性變換，通過可學習的權重矩陣WQ、WK、WV分別得到查詢向量Q、鍵向量K和值向量V； 多頭劃分自適應選擇：將得到的查詢向量Q、鍵向量K和值向量V劃分為多個頭部，引入自適應頭選擇，動態決定每個頭部是否參與后續的注意力計算； 注意力計算：對每個參與計算的頭部進行縮放點積注意力計算； S4、將所有參與計算的頭部的輸出進行拼接； S5、通過最終的可學習權重矩陣WO的線性變換得到最終輸出； 所述步驟S3中多頭劃分自適應選擇中將查詢向量Q、鍵向量K和值向量V劃分為多個頭部的可表示為： Qi＝Q[:,h-1d:id]i＝1,2,...h； Vi＝V[:,h-1d:id]i＝1,2,...,h； Ki＝K[:,h-1d:id]i＝1,2,...,h； 其中d表示每個頭的特征維度，h表示總的頭數，將查詢向量Q、鍵向量K和值向量V劃分為h個頭部； 在上述獲取h個頭部權重矩陣后進行自適應頭選擇的具體操作如下： 采用卷積神經網絡提取電網拓撲數據的特征； 對于每個頭部，計算一個選擇分數； 設置一個選擇閾值，若所述選擇分數大于所述選擇閾值，則該頭部參與后續的注意力計算，否則該頭部不參與計算； 所述選擇分數計算采用信息增益的方法，對于每個頭部h，計算其對應的查詢向量Qh、鍵向量Kh和值向量Vh與輸入特征X的信息增益； 所述信息增益通過計算熵的變化來得到，對于查詢向量，信息增益IGX,Qh＝HX-HX|Qh，同理可以得到IGX,Kh＝HX-HX|Kh，IGX,Vh＝HX-HX|Vh，然后得到選擇分數Scoreh：Scoreh＝α1·IGX,Qh+α2·IGX,Kh+α3·IGX,Vh，其中α1，α2，α3是權重系數； 在計算選擇分數和設定選擇閾值之間還需要判斷頭部之間的相關性從而調整計算分數，使用互信息來衡量頭部之間的相關性，對于每個頭部h，其選擇分數的計算可以調整為：Score′h＝Scoreh-λ1∑i≠hMIQh,Qi+λ2∑i≠hMIKh,Ki+λ3∑i≠hMIVh,Vi，其中MI函數是為互信息函數。

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