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龍圖騰網獲悉中國電力科學研究院有限公司;國網天津市電力公司申請的專利電力系統交流最優潮流計算方法、系統、設備及存儲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：CN114421481B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202111606040.7，技術領域涉及：H02J3/06；該發明授權電力系統交流最優潮流計算方法、系統、設備及存儲介質是由錢甜甜;王珂;王勇;李亞平;楊勝春;耿建;李峰;劉建濤;王禮文;徐鵬;于韶源;毛文博;郭曉蕊;王天昊;宋海濤;王磊;馬世乾;劉俊;嚴嘉豪設計研發完成，并于2021-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本電力系統交流最優潮流計算方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于電力系統自動化領域，公開了一種電力系統交流最優潮流計算方法、系統、設備及存儲介質，包括：獲取電力系統的負荷分布數據；將電力系統的負荷分布數據，輸入預設的物理信息神經網絡模型中，得到電力系統的交流最優潮流分布數據；其中，物理信息神經網絡模型通過將交流最優潮流的KKT條件引入預設神經網絡模型的損失函數后，經過交流最優潮流預測預訓練得到。通過機器學習方法實現了電力系統的交流最優潮流分布數據的高效計算。同時，以交流最優潮流的KKT條件的形式，在神經網絡模型中成功引入了物理方程，進而有效的降低了其對訓練數據樣本的數量和質量的依賴程度，有效降低了訓練難度和時間，極大的提升了交流最優潮流預測的準確性。

本發明授權電力系統交流最優潮流計算方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種電力系統交流最優潮流計算方法，其特征在于，包括： 獲取電力系統的負荷分布數據； 將電力系統的負荷分布數據，輸入預設的物理信息神經網絡模型中，得到電力系統的交流最優潮流分布數據； 其中，物理信息神經網絡模型通過將交流最優潮流的KKT條件引入預設神經網絡模型的損失函數后，經過交流最優潮流預測預訓練得到； 還包括： 根據預設的交流最優潮流模型，得到交流最優潮流的KKT條件； 將交流最優潮流的KKT條件引入預設的神經網絡模型的損失函數； 獲取訓練數據樣本；其中，訓練數據樣本包括電力系統的負荷分布數據以及預計算的電力系統的交流最優潮流分布數據參考值； 以電力系統的負荷分布數據為神經網絡模型的輸入，以電力系統的交流最優潮流分布數據為神經網絡模型的輸出，通過訓練數據樣本訓練神經網絡模型，得到物理信息神經網絡模型； 所述將交流最優潮流的KKT條件引入預設神經網絡模型的損失函數的具體方法為： 根據交流最優潮流的KKT條件，得到KKT條件的差值表達式，并根據KKT條件的差值表達式，得到KKT條件的差值； 以最小化電力系統的交流最優潮流分布數據預測誤差、電壓分布數據預測誤差、對偶變量分布數據預測誤差以及KKT條件的差值重新構建預設神經網絡模型的損失函數。

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中國電力科學研究院有限公司;國網天津市電力公司，其通訊地址為：100192 北京市海淀區清河小營東路15號；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”。