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龙图腾网获悉山东智和创信息技术有限公司;山东锦智数字科技有限公司申请的专利一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120146321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510616844.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法是由谭卫星;刘磊;孙宗博设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，尤其涉及一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法。该方法先采集电网节点连接关系、线路传输参数等多种数据并预处理；接着构建多头注意力结构，经输入数据处理、多头划分自适应选择、注意力计算等操作，其中自适应选择利用神经网络提取特征计算选择分数筛选头部，注意力计算结合上下文信息调整分数；再将多头输出拼接，经可学习权重矩阵变换得到最终输出。与传统方法相比，本发明能处理高维复杂电网数据，精准捕捉实时状态变化，提升电网拓扑分析的精准度与实时性，满足电网实时运行需求，有效优化电网运行。

本发明授权一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向电网拓扑自适应的多头注意力动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集，采集电网拓扑相关的多种数据，所述数据包括电网节点的连接关系数据、线路的传输参数数据、各节点的功率分布数据、电网运行的实时状态数据； S2、数据处理，对采集到的数据进行预处理； S3、构建多头注意力结构，包括输入数据处理，多头划分自适应选择，跨头信息交互、注意力计算； 输入数据处理：对经过预处理后的数据进行线性变换，通过可学习的权重矩阵WQ、WK、WV分别得到查询向量Q、键向量K和值向量V； 多头划分自适应选择：将得到的查询向量Q、键向量K和值向量V划分为多个头部，引入自适应头选择，动态决定每个头部是否参与后续的注意力计算； 注意力计算：对每个参与计算的头部进行缩放点积注意力计算； S4、将所有参与计算的头部的输出进行拼接； S5、通过最终的可学习权重矩阵WO的线性变换得到最终输出； 所述步骤S3中多头划分自适应选择中将查询向量Q、键向量K和值向量V划分为多个头部的可表示为： 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表示每个头的特征维度，h表示总的头数，将查询向量Q、键向量K和值向量V划分为h个头部； 在上述获取h个头部权重矩阵后进行自适应头选择的具体操作如下： 采用卷积神经网络提取电网拓扑数据的特征； 对于每个头部，计算一个选择分数； 设置一个选择阈值，若所述选择分数大于所述选择阈值，则该头部参与后续的注意力计算，否则该头部不参与计算； 所述选择分数计算采用信息增益的方法，对于每个头部h，计算其对应的查询向量Qh、键向量Kh和值向量Vh与输入特征X的信息增益； 所述信息增益通过计算熵的变化来得到，对于查询向量，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，然后得到选择分数Scoreh：Scoreh＝α1·IGX,Qh+α2·IGX,Kh+α3·IGX,Vh，其中α1，α2，α3是权重系数； 在计算选择分数和设定选择阈值之间还需要判断头部之间的相关性从而调整计算分数，使用互信息来衡量头部之间的相关性，对于每个头部h，其选择分数的计算可以调整为：Score′h＝Scoreh-λ1∑i≠hMIQh,Qi+λ2∑i≠hMIKh,Ki+λ3∑i≠hMIVh,Vi，其中MI函数是为互信息函数。

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