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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于模型与数据驱动的电力系统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：CN115393122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211018732.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于模型与数据驱动的电力系统潮流计算方法是由龙云;卢有飞;赵宏伟;吴任博;梁雪青;刘璐豪;张扬;陈明辉;张少凡;邹时容;蔡燕春;刘璇;张昊辰设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型与数据驱动的电力系统潮流计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型与数据驱动的电力系统潮流计算方法，包括：S1.获取电力系统的线路潮流计算所需的数据与信息；S2.根据电力系统的数据与信息，生成多种电力系统运行场景，并划分为训练集、验证集和测试集；S3.构建包括线性潮流模型与深度神经网络的电力系统复合模型，利用训练集进行训练，线性潮流模型计算线性潮流，比较线性潮流与实际潮流获得潮流差值；S4.将线性潮流输入深度神经网络，深度神经网络拟合线性潮流与潮流差值获得非线性误差，重复进行训练，直至非线性误差趋于稳定，获得训练好的电力系统复合模型；S5.将测试集输入电力系统复合模型，线性潮流模型输出线性潮流，深度神经网络输出非线性误差，最后获得电力系统的线路潮流。

本发明授权基于模型与数据驱动的电力系统潮流计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型与数据驱动的电力系统潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取电力系统的线路潮流计算所需的数据与信息；S2.根据电力系统的数据与信息，生成多种电力系统运行场景，并划分为训练集、验证集和测试集；S3.构建包括线性潮流模型与深度神经网络的电力系统复合模型，利用训练集对电力系统复合模型进行训练，线性潮流模型计算电力系统的线性潮流，比较线性潮流与电力系统的实际潮流获得潮流差值；S4.将线性潮流输入深度神经网络，深度神经网络拟合线性潮流与潮流差值获得非线性误差，对电力系统复合模型进行重复训练，直至非线性误差趋于稳定，获得训练好的电力系统复合模型；S5.将测试集输入电力系统复合模型，线性潮流模型输出线性潮流，深度神经网络输出非线性误差，根据线性潮流和非线性误差，获得电力系统的线路潮流；电力系统复合模型表示为： 其中，F表示电力系统的线路潮流，X表示输入变量信息，表示线性潮流模型，Δf表示非线性误差；线性潮流模型包括线性节点平衡方程和线性潮流方程，线性节点平衡方程描述了节点有功功率和节点无功功率分别与节点电压的关系，线性潮流方程描述了节点电压与线路潮流的关系。

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