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龙图腾网获悉四川大学申请的专利考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法及装置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：CN119514347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411570570.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法及装置是由曾琦;刘子琦;高仕林;王渝红;周旭;郑宗生;曹添;戴华庆;刘一雄;夏俊康;戴桐设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及电气工程技术领域，提出了一种考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法及装置。所述方法包括：首先，获取电网极端灾害场景历史数据，并进行初步处理得到极端场景集；之后，构建输电网架扩展优化目标函数，所述输电网架扩展优化目标函数包括经济性指标和稳定性指标；之后，基于所述输电网架扩展优化目标函数设置约束条件；最后，采用基于多任务学习算法改进的TD3算法基于所述极端场景集和输电网架扩展优化目标函数求解得到新能源多馈入输电网架扩展规划模型。增强电网的整体抗风险能力，有助于增强电网的结构韧性，全面提升极端天气条件下的电网安全运行水平增强极端天气下的应急响应能力。提高了电网的稳定性、可靠性和抗风险能力。

本发明授权考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种考虑极端场景的输电网架扩展规划优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电网极端灾害场景历史数据，并进行初步处理得到极端场景集； 构建输电网架扩展优化目标函数，所述输电网架扩展优化目标函数包括经济性指标和稳定性指标； 基于所述输电网架扩展优化目标函数设置约束条件； 采用基于多任务学习算法MMoE改进的TD3算法基于所述极端场景集和输电网架扩展优化目标函数求解得到新能源多馈入输电网架扩展规划模型； 所述获取电网极端灾害场景历史数据，并进行初步处理得到极端场景集包括： 基于所述电网极端灾害场景历史数据分类提取，得到极端场景样本； 对于不同类别的极端场景样本，基于其动态特性采用模拟方法生成极端场景集，所述动态特性指发电机组出力数据和负荷数据与极端气候条件场景的映射关系； 所述获取电网极端灾害场景历史数据，并进行初步处理得到极端场景集还包括： 基于系统电力电量平衡关系，对所述电网极端灾害场景历史数据进行二次筛选，提取电力电量不平衡的补充场景集； 所述基于多任务学习算法MMoE改进的TD3算法包括： 采用TD3算法中的动作网络选择输电线路状态改变的执行动作； 采用多任务学习算法MMoE对动作网络以及对应的目标动作进行改进； 通过双重评价网络筛选关键输电线路，并基于双重目标网络计算执行动作产生的奖励值； 所述采用多任务学习算法MMoE对动作网络以及对应的目标动作进行改进的算法公式为： 其中，表示每条线路执行动作的概率，表示当前线路状态集合，、和分别表示专家网络、门控网络以及塔网络，、和分别表示专家网络、门控网络以及塔网络的参数，表示门控网络生成的权重向量，表示加权动作概率集合，表示执行动作，为专家网络索引，表示第k个专家网络，为专家网络数量。

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