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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN118970923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411043804.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品是由张科;沈阳武;王宇庭;刘洁;金和平设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及电子技术领域，公开了电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品，本发明提供的方法，通过将电力系统在目标场景下异构图结构转换为同构图，并对同构图进行拼接，得到拼接后的图结构，便于后续进行特征识别；利用预先构建的图注意力深度强化学习模型计算目标场景下不同调控策略分别对应的价值；利用价值最高的调控策略对电力系统进行调控，图注意力深度强化学习模型能够精准捕捉电力系统的拓扑连接关系，基于拼接后的图结构输出不同调度控制策略的价值，解决了相关技术中无法在电力系统出现故障时提供精准的调控指导的问题。提出图深度强化学习模型的可解释方法，解决了相关技术在电力系统领域的应用中缺少可信度的问题。

本发明授权电力系统的调度控制方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的调度控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统在目标场景下的异构图结构，所述异构图结构由特征矩阵和邻接矩阵构成，所述特征矩阵用于表征多个节点的特征向量，所述邻接矩阵用于表征不同节点之间的关联关系，所述异构图结构中包含多条元路径，所述元路径用于表征连接不同类别节点的路径； 利用预先构建的不同元路径分别对应的转换矩阵对所述异构图结构进行转换，得到多个同构图； 将所述多个同构图进行拼接，得到拼接后的图结构； 将拼接后的图结构输入预先构建的图注意力深度强化学习模型中，以使得所述图注意力深度强化学习模型输出电力系统在目标场景下不同调度控制策略分别对应的价值； 利用不同调度控制策略中价值最高的目标调度控制策略对电力系统进行调度控制； 所述图注意力深度强化学习模型包括图注意力深度学习模型子模型和强化学习子模型； 所述图注意力深度学习模型子模型用于将拼接后的图结构中的每一个节点实行自注意力机制，得到各节点在不同元路径下分别对应的第一权重矩阵；基于各节点在不同元路径下分别对应的第一权重矩阵对所述拼接后的图结构中的对应节点加入多头注意里机制，得到对应节点在不同元路径下分别对应的目标特征向量；基于各节点在不同元路径下分别对应的目标特征向量确定不同元路径分别对应的权重；将不同元路径分别对应的权重以及各节点在不同元路径下分别对应的目标特征向量进行归一化处理，得到处理结果，并将处理结果输出； 所述强化学习子模型包括状态空间、动作空间和奖励函数，所述强化学习子模型用于利用图注意力深度学习模型子模型输出的所述处理结果确定对应的目标状态，基于目标状态确定对应的多个动作，计算每个动作对应的价值，得到计算结果，将计算结果输出，所述多个动作用于表征不同调度控制策略。

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