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龙图腾网获悉国网经济技术研究院有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;西安交通大学申请的专利电力系统电压安全评估及优化方法、系统、设备和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：CN118297473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410459373.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权电力系统电压安全评估及优化方法、系统、设备和介质是由刘栋;李凡;秦博宇;王智冬;孙珂;张哲;王丹;章德;薛雅玮;张逸兴;于昊洋;张睿琪;辛蜀骏;陈天一;刘忠健;秦旷;佟宇梁;司远设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统电压安全评估及优化方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电力系统电压安全评估及优化方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：确定评估指标，并对预先搭建的残差神经网络进行训练；获取电力系统在指定条件下的运行数据，并将训练完善的残差神经网络与基于惯性权重及加速常数自适应调整策略的改进粒子群优化算法相结合，在改进粒子群优化算法迭代求解的过程中利用残差神经网络得到对应条件下的电力系统安全稳定水平，以及综合考虑控制代价和电力系统安全稳定水平的最优控制参数。本发明可以广泛应用于电力系统运行评估领域。

本发明授权电力系统电压安全评估及优化方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统电压安全评估及优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定评估指标，并对预先搭建的残差神经网络进行训练； 获取电力系统在指定条件下的运行数据，并将训练完善的残差神经网络与基于惯性权重及加速常数自适应调整策略的改进粒子群优化算法相结合，在改进粒子群优化算法迭代求解的过程中利用残差神经网络得到对应条件下的电力系统安全稳定水平，以及综合考虑控制代价和电力系统安全稳定水平的最优控制参数，包括： 基于电力系统实际条件及要求，确定优化目标及限制条件，建立优化模型； 基于优化模型，确定基于惯性权重及加速常数自适应调整策略的改进粒子群优化算法的参数设置； 基于训练完善的残差神经网络，利用改进粒子群优化算法对建立的优化模型进行迭代求解，得到电力系统的最优控制参数； 所述优化模型为： 式中，为权重矩阵；为系统稳定性量化水平最小值；为系统稳定性量化水平最大值；为系统安全性量化水平最小值；为系统安全性量化水平最大值；为各控制参数最小值；为各控制参数最大值；为各控制参数改变量最小值；为各控制参数改变量最大值； 所述基于优化模型，确定基于惯性权重及加速常数自适应调整策略的改进粒子群优化算法的参数设置，包括：根据实际求解问题，确定粒子群数量、粒子维度、最大迭代次数，建立改进粒子群优化模型： 式中，j代表第j次迭代；代表最大迭代次数；代表第j次迭代时各粒子的速度；代表第j+1次迭代时各粒子的速度；代表第j次迭代时各粒子的位置；代表第j+1次迭代时各粒子的位置；代表第j次迭代时的惯性权重；和代表第j次迭代时的加速常数；和为各元素均为区间[0,1]中的一个随机数的矩阵；代表第j次迭代时各粒子经过的最优位置的集合；代表粒子群经过的最优位置； 根据实际求解问题，确定惯性权重的自适应调整策略； 式中，为惯性权重初始值；为惯性权重最终值； 根据实际求解问题，确定加速常数的自适应调整策略； 式中，和为加速常数初始值；和为加速常数最终值。

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