恭喜国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司黄晶晶获国家专利权
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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种基于人工智能的变电站选址方法及系统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：CN120069620B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510544627.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于人工智能的变电站选址方法及系统是由黄晶晶;戴攀;胡哲晟;张曼颖;王蕾;梁邱;车远宏;薛友;陈熙琳设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工智能的变电站选址方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的变电站选址方法及系统，其中方法包括：对目标区域进行栅格化处理，得到若干数量的栅格单元，并基于目标区域的扩张规划数据计算每一栅格单元的负荷密度特征值；将各个栅格单元的气象预报数据和负荷密度特征值输入负荷预测模型中，得到负荷预测数据集；对负荷预测数据集进行聚类，得到若干数量的聚类区域，并计算每一聚类区域的负荷密度；基于聚类区域和负荷密度构建目标区域的Voronoi图，基于Voronoi图得到初始候选点；构建变电站选址的多目标优化模型，将初始候选点输入多目标优化模型中进行求解，得到目标区域的变电站选址。本申请的变电站选址方法，提高了变电站的供电可靠性。
本发明授权一种基于人工智能的变电站选址方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的变电站选址方法，其特征在于，包括： 对目标区域进行栅格化处理，得到若干数量的栅格单元，并基于获取到的所述目标区域的扩张规划数据计算每一所述栅格单元的负荷密度特征值； 将获取到的各个所述栅格单元的气象预报数据和所述负荷密度特征值输入预构建的负荷预测模型中进行预测，得到所述目标区域的负荷预测数据集； 对所述负荷预测数据集进行聚类，得到若干数量的聚类区域，并计算每一所述聚类区域的负荷密度； 基于所述聚类区域和所述负荷密度构建所述目标区域的Voronoi图，基于所述Voronoi图得到所述目标区域变电站选址的初始候选点； 构建所述目标区域变电站选址的多目标优化模型，至少将所述初始候选点输入所述多目标优化模型中进行求解，得到所述目标区域的变电站选址。
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