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龙图腾网获悉南京冠隆电力科技有限公司申请的专利一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制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：CN120834603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511335563.0，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制方法是由刘俊岭;高顺;黄一加;许振萍;张海波;孙邦伍;谢磊设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制方法，包括：在时间轴上定位一历史时间戳，并构建所述历史时间戳的功能依赖图，其中，功能依赖图包含K个表征电网功能单元的节点，以预设时间步长，滑动构建L个历史时间戳的功能依赖图，并基于历史时间戳的顺序排列生成依赖图序列，将所述依赖图序列切割为M个时空依赖样本，基于M个时空依赖样本，对图神经网络模型进行迭代监督训练，获得时空状态预测模型，基于时空状态预测模型，确定构网型储能逆变器的控制指令，本发明将时空依赖度确定为边权重，增强了模型对电网未来状态的预测能力，进而支持构网型储能逆变器生成基于预测的控制指令。

本发明授权一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂网络时空优化的构网型储能逆变器控制方法，其特征在于，包括： 在时间轴上定位一历史时间戳，并构建所述历史时间戳的功能依赖图；其中，功能依赖图包含K个表征电网功能单元的节点； 以预设时间步长，滑动构建L个历史时间戳的功能依赖图，并基于历史时间戳的顺序排列生成依赖图序列； 将所述依赖图序列切割为M个时空依赖样本； 基于M个时空依赖样本，对图神经网络模型进行迭代监督训练，获得时空状态预测模型； 基于时空状态预测模型，确定构网型储能逆变器的控制指令； 所述构建所述历史时间戳的功能依赖图，包括： 获取所述历史时间戳下包含K个节点的功能节点集； 在功能节点集的K个节点之间建立有向边， 基于有向边上下游的电网功能单元，确定边权重； 遍历功能节点集，重复建立有向边及其边权重，直至构建K个电网功能单元对应的功能依赖图； 所述基于时空状态预测模型，确定构网型储能逆变器的控制指令，包括： 获取目标采集区在当前时间戳下K个电网功能单元的运行状态参数，并基于运行状态参数构建当前时间戳的功能依赖图； 将当前时间戳的功能依赖图输入至时空状态预测模型，输出目标时间戳在K个电网功能单元的预测状态参数； 根据目标时间戳在K个电网功能单元的预测状态参数，生成构网型储能逆变器的控制指令。

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