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龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院申请的专利新能源电网脆弱线路辨识方法、系统、电子设备及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：CN115470604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211303772.3，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权新能源电网脆弱线路辨识方法、系统、电子设备及介质是由程雪婷;暴悦爽;郑惠萍;王玮茹;王锬;刘新元;芦晓辉;陈丹阳;薄利明;芦耀辉设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源电网脆弱线路辨识方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种新能源电网脆弱线路辨识方法、系统、电子设备及介质，属于电网关键线路辨识领域，方法包括：获取新能源电网的拓扑结构及当前运行数据；基于拓扑结构及当前运行数据，以线路和新能源机组为节点，母线为边，生成当前电网图数据；根据当前电网图数据，基于脆弱线路辨识模型，确定新能源电网中各线路的当前类别；各线路的当前类别为脆弱线路或非脆弱线路；脆弱线路辨识模型为预先采用训练样本集对门控图神经网络进行训练得到的。结合新能源电网的拓扑结构及运行数据，采用基于门控神经网络的电网脆弱线路辨识模型对新能源电网中的线路进行分类，提高了脆弱线路的辨识速度及准确率。

本发明授权新能源电网脆弱线路辨识方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种新能源电网脆弱线路辨识方法，所述新能源电网中包括多个新能源机组、多条线路及母线，其特征在于，所述新能源电网脆弱线路辨识方法包括： 获取新能源电网的拓扑结构及当前运行数据；所述当前运行数据包括各新能源机组的当前出力数据及各线路的当前潮流数据； 基于所述拓扑结构及所述当前运行数据，以线路和新能源机组为节点，母线为边，生成当前电网图数据；所述当前电网图数据包括各节点的邻接矩阵及当前特征向量；新能源机组的当前特征向量为对应的新能源机组的当前出力数据；线路的当前特征向量为对应的线路的当前潮流数据； 根据所述当前电网图数据，基于脆弱线路辨识模型，确定所述新能源电网中各线路的当前类别；各线路的当前类别为脆弱线路或非脆弱线路；所述脆弱线路辨识模型为预先采用训练样本集对门控图神经网络进行训练得到的；所述训练样本集包括多个历史电网图数据及各历史电网图数据对应的标签信息；各历史电网图数据包括各节点的邻接矩阵及历史特征向量；所述标签信息包括各线路的历史类别； 所述门控图神经网络包括依次连接的传播模型、输出模型及分类层； 所述脆弱线路辨识模型的建立方法包括： 获取所述新能源电网的拓扑结构及多组历史运行数据； 针对任一组历史运行数据，基于所述拓扑结构及所述历史运行数据，以线路和新能源机组为节点，母线为边，生成对应的历史电网图数据； 基于所述新能源电网的拓扑结构建立电网仿真模型； 针对任一组历史运行数据，基于所述电网仿真模型及所述历史运行数据进行连锁故障仿真，确定连锁故障链及连锁故障矢负荷量； 根据所述连锁故障链及所述连锁故障矢负荷量，计算所述新能源电网中各线路的风险值； 根据各线路的风险值，确定所述历史运行数据对应的各线路的历史类别； 针对任一历史电网图数据，通过所述传播模型对所述历史电网图数据中各节点的历史特征向量进行迭代学习，得到各节点的最终状态； 针对任一节点，通过所述输出模型根据所述节点的最终状态及历史特征向量，确定所述节点的输出特征； 通过所述分类层对各线路的输出特征进行分类，以得到各线路的预测类别； 根据各线路的预测类别及历史类别，基于交叉熵损失函数，对所述传播模型及所述输出模型进行迭代训练，以得到脆弱线路辨识模型。

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