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龙图腾网获悉华中科技大学;国网福建省电力有限公司申请的专利交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化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：CN119647653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411635681.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化方法及系统是由俞耀文;江宇哲;余秀月;刘智煖;赖永生;范润生;许丹;赵勇;李远征设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统调度技术领域，公开了一种交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化方法及系统，方法包括：构建待优化电力系统的考虑交流潮流的SCUC问题的混合整数非线性模型；以交流潮流约束的输入数据为样本，以对应的交流潮流约束的输出数据为标签，构建数据集；采用所述数据集离线训练神经网络，得到训练好的表征所述交流潮流约束的神经网络；将表征所述交流潮流约束的神经网络线性化，再内嵌到所述混合整数非线性模型，替换所述混合整数非线性模型中的交流潮流约束；采用优化算法在线求解内嵌后的模型，得到待优化电力系统的考虑交流潮流的安全约束机组组合问题的最优解。本发明能够提升交流潮流SCUC问题的求解精度和求解效率。

本发明授权交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种交流安全约束机组组合的约束学习内嵌优化方法，其特征在于，包括： 构建待优化电力系统的考虑交流潮流的安全约束机组组合问题的混合整数非线性模型； 以交流潮流约束的输入数据为样本，以对应的交流潮流约束的输出数据为标签，构建数据集；其中，所述输入数据包括待优化电力系统每个支路两端节点电压的幅值和相角，所述输出数据为对应的支路功率； 采用所述数据集离线训练神经网络，得到训练好的表征所述交流潮流约束的神经网络；并将表征所述交流潮流约束的神经网络线性化，再内嵌到所述混合整数非线性模型，以替换所述混合整数非线性模型中的交流潮流约束； 采用优化算法在线求解内嵌后的模型，得到待优化电力系统的考虑交流潮流的安全约束机组组合问题的最优解； 所述神经网络包括输入层，输出层，以及位于输入层和输出层之间的隐藏层；所述输入层包括四个神经元，以与输入的四维样本相适应；所述隐藏层用于将输入样本进行非线性变换后输入至所述输出层；所述输出层包括两个神经元，用于输出预测的支路有功和无功功率； 对所述神经网络进行离线训练时，以所述输出层预测的支路功率与对应的标签之间的误差最小为目标，反向调节所述神经网络的网络权重，直至所述误差小于预设的阈值；若此时神经网络的预测精度未达到预设的精度，则通过调节神经网络的超参数，直到达到预设的精度，训练完成，得到所述训练好的表征所述交流潮流约束的神经网络。

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