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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利模型驱动图卷积神经网络潮流计算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：CN114861874B 。

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：202210409057.1，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法是由余娟;高茂胜;杨知方;姜润泉设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法，步骤包括：1建立电力系统线性潮流方程；2对电力系统线性潮流方程进行去中心化处理，得到节点特征状态更新方程；3根据节点特征状态更新方程建立模型驱动的图卷积方程；4根据所述模型驱动的图卷积方程建立模型驱动的图卷积神经网络；5获取电力系统基本数据，并输入到模型驱动的图卷积神经网络中，得到电力系统潮流。本发明能够适应拓扑与新能源不确定性。

本发明授权模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法在权利要求书中公布了：1.模型驱动图卷积神经网络潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立电力系统线性潮流方程；2对电力系统线性潮流方程进行去中心化处理，得到节点特征状态更新方程；3根据节点特征状态更新方程建立模型驱动的图卷积方程；4根据所述模型驱动的图卷积方程建立模型驱动的图卷积神经网络；5获取电力系统基本数据，并输入到模型驱动的图卷积神经网络中，得到电力系统潮流；电力系统线性潮流方程如下所示： 式中，Vi、Vj为节点i和节点j的电压幅值；Gij，Bij分别为电导矩阵和电纳矩阵中的第i行j列元素；Pi，Qi分别为节点注入有功和无功；Gi，shunt、Bi，shunt分别为节点i的对地电导与电纳；Ni表示与节点i相连的节点集合；θij为节点i和节点j之间的电压相角差；对电力系统线性潮流方程进行去中心化处理的步骤包括：2.1以电力系统线性潮流方程中的参数为节点独立变量，建立状态更新方程，即 式中，Ni表示与节点i相连的节点集合；θi、θj为节点i和节点j的电压相角；2.2引入中间参量αi、中间参量βi、中间参量δi、中间参量γi、中间参量λi、中间参量ζi，并对公式2进行简化，得到： 其中，中间参量αi、中间参量βi、中间参量δi、中间参量γi、中间参量λi、中间参量ζi分别如下所示： 式中，Gii、Bii分别为电导矩阵和电纳矩阵中的第i行i列元素；2.3建立节点特征状态更新方程，即： 模型驱动的图卷积方程如下所示： 式中，分别为电压幅值和相角的图卷积核；分别为电压幅值向量和相角向量；σ为图卷积函数；其中，参数参数分别如下所示： 式中，分别为电压幅值向量和相角向量；Pi，Qi分别为节点注入有功和无功。

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