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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测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：CN119579349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411632981.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测方法是由龙虹毓;喻腾飞;杨燕;于洪;王国胤;刘群设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统级联故障预测领域，涉及基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测方法，包括：获取级联故障的运行数据，将级联故障的运行数据输入训练好的电网级联故障预测模型，得到预测结果；电网级联故障预测模型包括：共嵌入图神经网络和结构编码模块；本发明利用基于考虑电网线路属性的多步随机游走矩阵和节点度数表征的结构编码进行数据增强，提高了捕获拓扑信息的能力；本发明利用共嵌入图神经网络促进电网节点和电网线路的交互，提高了电网级联故障预测的准确性；本发明通过电网的功率传输分布因子改变共嵌入图神经网络的节点‑边交互聚合函数，提升了对实际电网复杂交互关系的描述能力，提高了对电网级联故障预测的准确性。

本发明授权基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测方法在权利要求书中公布了：1.基于物理信息引导的图神经网络电网级联故障预测方法，其特征在于，获取级联故障的运行数据，将级联故障的运行数据输入训练好的电网级联故障预测模型，得到预测结果；电网级联故障预测模型包括：共嵌入图神经网络和结构编码模块；电网级联故障预测模型的训练过程包括： S1、获取级联故障的运行数据，所述级联故障的运行数据包括：电网节点数据和电网线 路数据；根据级联故障的运行数据计算电网线路的导纳模长和矩阵；对级联故障的 运行数据进行预处理，得到电网节点特征和电网线路特征；其中，为功率传输分布因 子矩阵； S2、构建电网节点拓扑结构图及其对应的线图，将电网线路的导纳模长、电网节点特征、电网线路特征、电网节点拓扑结构图及其对应的线图均输入到结构编码模块中进行数据增强，得到增强后的电网节点特征和电网线路特征； S3、将矩阵、增强后的电网节点特征和电网线路特征、电网节点拓扑结构图及其 对应的线图输入共嵌入图神经网络，得到最终的电网节点表示和电网线路表示； 共嵌入图神经网络包括：多层图卷积层；其中，图卷积层的类别包括：节点图卷积层和边图卷积层；共嵌入图神经网络对增强后的电网节点特征和电网线路特征进行处理包括： S31、将增强后的电网节点特征和电网线路特征均输入节点图卷积层，将节点图 卷积层的输出输入边图卷积层； S32、将边图卷积层的输出输入节点图卷积层，将节点图卷积层的 输出输入边图卷积层；其中，k为图卷积层的索引； S33、重复步骤S32，直到得到最后一层的边图卷积层输出的最终的电网节点表示 和电网线路表示； S4、根据最终的电网节点表示和电网线路表示得到预测结果； S5、根据预测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，完成模型训练，得到训练好的电网级联故障预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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