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龙图腾网恭喜中国南方电网有限责任公司申请的专利电力资源更新方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN117435602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202311284793.X，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权电力资源更新方法、装置、计算机设备和存储介质是由彭超逸;李建设;聂涌泉;周华锋;江伟;左嘉志设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力资源更新方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电力资源更新方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取针对当前电力资源的更新需求的初始数据包；初始数据包包含当前电力资源的更新约束信息、更新目标信息和更新参数信息；将初始数据包输入凸包改进模型中进行数据改进，得到改进数据包；获取当前电力资源的初始电力资源数据，将初始电力资源数据和改进数据包输入具有初始策略网络的强化学习模型中，得到针对当前电力资源的更新需求的各时段的近似最优结果；将各时段的近似最优结果、初始电力资源数据和改进数据包，输入预先训练的电力资源更新模型中，得到针对当前电力资源的更新需求的电力资源更新结果。采用本方法能够提高电力资源更新运算效率。

本发明授权电力资源更新方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力资源更新方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对当前电力资源的更新需求的初始数据包；所述初始数据包包含所述当前电力资源的更新约束信息、更新目标信息和更新参数信息；将所述初始数据包输入凸包改进模型中进行数据改进，得到改进数据包；获取所述当前电力资源的初始电力资源数据，将所述初始电力资源数据和所述改进数据包输入预先训练的强化学习模型中，得到针对所述当前电力资源的更新需求的各时段的近似最优结果；所述预先训练的强化学习模型中具有初始策略网络；将所述各时段的近似最优结果、所述初始电力资源数据和所述改进数据包，输入预先训练的电力资源更新模型中，得到针对所述当前电力资源的更新需求的电力资源更新结果；其中，所述将所述各时段的近似最优结果、所述初始电力资源数据和所述改进数据包，输入预先训练的电力资源更新模型中，得到针对所述当前电力资源的更新需求的电力资源更新结果，包括：在所述电力资源更新模型中，对所述改进数据包进行预处理，得到预处理后的改进数据包；所述预处理至少包括冗余约束辨识处理、变量削减处理、收紧变量边界处理、更新变量参数处理和变量边界探测处理；采用线性松弛求解模型对所述预处理后的改进数据包、所述各时段的近似最优结果和所述初始电力资源数据进行处理，得到电力资源更新结果的松弛下界；将所述松弛下界作为初始下界，采用割平面模型对所述预处理后的改进数据包、所述各时段的近似最优结果和所述初始电力资源数据进行处理，得到电力资源更新结果的结果范围；采用启发式模型，从所述结果范围中得到次优结果和局部最优结果；将所述次优结果和所述局部最优结果输入并行分支定界模型，得到全局最优结果，作为针对所述当前电力资源的更新需求的电力资源更新结果。

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