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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网宁夏电力有限公司;南京信息工程大学;国家电网有限公司申请的专利基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置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：CN119696049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411738210.0，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置是由刘俊;蒙飞;夏旻;祁鑫;刘一峰;梁是;王勇;王礼文;潘玲玲;刘毅;孙知博;耿建;王运;孙阳;常鹏;杨宏;毛文博;徐鹏;郭晓蕊;周竞;汤必强设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置，方法包括收集电网每天各时刻母线负荷数据与电力系统负荷数据；以每天为单位构建机组组合问题，在约束条件下求解得到对应的最优机组功率；使用滑动窗口，将母线负荷与对应的最优机组功率按照时段进行划分；基于扩充之后的训练数据集，将划分后的母线负荷作为输入数据，将对应的最优机组功率作为数据标签，训练预先建立的时空图神经网络模型；对需要预测的母线负荷数据按照时段进行划分，输入训练好的时空图神经网络模型，得到机组组合调度方案。本发明提高了基于数据驱动的机组组合方案求解精度，减少了调用求解器耗时以及计算量，构建线性约束层及后处理方法，完善了预测结果的可靠性。

本发明授权基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法，其特征在于，包括： 收集电网每天各时刻母线负荷数据与电力系统负荷数据，建立训练数据集； 以每天为单位构建机组组合问题，并在约束条件下求解得到对应的最优机组功率； 使用滑动窗口，将母线负荷与对应的最优机组功率按照时段进行划分，扩充训练数据集； 基于扩充之后的训练数据集，将划分后的母线负荷作为输入数据，将对应的最优机组功率作为数据标签，训练预先建立的时空图神经网络模型；所述时空图神经网络模型将线性约束层添加至时空图卷积的末尾，利用线性约束层对全连接层的输出结果进行线性约束，将神经网络的预测功率投影至符合指定线性约束的可行域内； 对需要预测的母线负荷数据按照时段进行划分，输入训练好的时空图神经网络模型，对时空图神经网络模型输出的预测功率进行限制，包括对小于最小功率的预测结果进行过滤及对不符合启停要求的预测结果进行调整，保证预测功率的可用性，得到机组组合调度方案； 所述基于扩充之后的训练数据集，将划分后的母线负荷作为输入数据，将对应的最优机组功率作为数据标签，训练预先建立的时空图神经网络模型的步骤包括： 基于扩充之后的训练数据集，从真实电网拓扑结构获取图神经连接关系； 将电网中所有节点在一段时间F内的负载D输入不带线性约束层的时空图卷积网络，经由时空图卷积网络的图卷积层来提取输入空间特征；图卷积层将各节点的负载特征进行提取和聚合，学习数据之间的空间特征，并将数据的时序长度进行扩展； 将图卷积层处理过的图数据转化为时序数据，再使用因果膨胀时间卷积对每个节点提取时序特征，随后使用全连接神经网络层聚合不同节点之间的时序特征，并对数据的格式进行转化，输出为一段时间F内火电机组的预测功率P；神经网络通过更新预测功率和真实机组功率调度数据之间的损失函数，反复执行上述步骤，完成对时空图神经网络模型的训练； 所述将神经网络的预测功率投影至符合指定线性约束的可行域内的步骤包括： 令表示约束激活层的输入值，即时空图神经网络模型的预测功率值；令表示约束激活层的输出，即符合线性约束的功率值；式中，NG代表机组数量，F代表时序长度；针对机组组合问题中的所有线性约束构建凸可行集凸可行集Ω是m个不等式约束形式的一组约束的交集，数学表达式如下： Ω＝{x|hix≤0,i＝1,...,m} 确保其中每个约束hix≤0都是凸的，即符合如下数学表达式： 在凸可行集Ω内定一个不动点p，即p∈Ω，则集合Ω中的任意点x表示为x＝p+α·r，计算比例因子α≥0；是一个来自点p的向量；对于任何p和r，比例因子α都有一个上限数学表达式如下： 此时，线段属于集合Ω，上限的意义是射线r与一条约束的交点； 对于时空图神经网络中出现的在约束可行域外点z，通过指定射线rz＝z-p，比例因子通过如下数学表达式进行计算，即实现将可行域外点z沿着z朝向p的射线投影至可行域内的点g上：

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