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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度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：CN120955674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511492814.6，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度方法是由许银亮;杨梓设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度方法在说明书摘要公布了：一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度方法，包括：构建基于电纳矩阵的电抗感知图核，提取电网节点电抗感知空间依赖关系，组织多时段节点特征张量；采用含图卷积编码器与时序编码器的时空学习器，对节点特征时空联合建模，学习节点边际电价与电压相角的跨时段演化规律；训练中引入潮流安全、爬坡一致性的机理一致物理正则项，借权重调度逐步增强物理约束影响；将相角轨迹经物理映射转为等效机组出力初值，构建最小偏离初值的轻量二次规划投影模型，在满足功率平衡等约束下生成可行日前调度计划。该方法打通预测到调度全链路，兼顾速度与可靠性，为日前多时段出清及大规模情景分析提供工程可用路径。

本发明授权一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度方法在权利要求书中公布了：1.一种电抗感知图核驱动的时空学习与轻量化直流最优潮流投影调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于电纳矩阵的电抗感知图核，用于提取电网节点间的电抗感知空间依赖关系，并组织多时段节点特征张量作为输入；步骤S1中构建电抗感知图核包括：基于电纳矩阵非对角线元素的绝对值构建电抗感知权重矩阵；对所述权重矩阵添加自环后，计算度矩阵并进行对称归一化处理，得到数值稳定的电抗感知图核；预先计算所述图核的多阶传播矩阵以扩展空间感受野，联合本地不传播路径、单跳传播路径和多跳传播路径的输出结果； S2、采用时空学习器对节点特征进行时空联合建模，所述时空学习器包括图卷积编码器和时序编码器，用于学习节点边际电价和电压相角的跨时段演化规律；步骤S2中时空学习器的图卷积编码器包括：对每个时段的节点特征矩阵分别沿本地路径、单跳传播路径和多跳传播路径进行线性变换；通过可学习的门控系数对三条路径的输出进行加权融合，得到隐藏表示；在融合后依次施加非线性激活函数、随机失活和层归一化处理，并引入残差连接以保持梯度流动； S3、在训练过程中引入机理一致的物理正则项，包括潮流安全正则和爬坡一致性正则，并通过权重调度策略逐步增强物理约束的影响； S4、将学习器输出的相角轨迹通过物理映射转换为等效机组出力初值，并构建以最小偏离初值为目标的轻量级二次规划投影模型，在满足功率平衡、线路潮流限值、机组出力边界和跨时段爬坡约束的条件下，生成可行日前调度计划。

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