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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型及其系统和存储器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：CN120638270B 。

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：202511124300.5，技术领域涉及：H02J1/00；该发明授权一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型及其系统和存储器是由夏子晴;粟梅;柳张杰;冯辉;李晓阳;武悦;侯小超设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型及其系统和存储器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型及其系统和存储器。该模型包括：基于MPPT‑DGs和下垂控制建立分布式发电单元和恒功率负载的非凸潮流优化模型，采用SOCP结构对其进行精确凸松弛，再将微电网抽象为图模型，提取节点和边的结构与电气特征作为GNN输入，并集合SOCP结构松弛性，共同输入至AI‑Verifier模块，接着基于KKT条件并构建一致性同步项，形成分布式协调，然后引入物理引导的GCNs架构，快速收敛至全局最优解，并通过实验验证模型性能。基于上述模型所提供的含有计算机程序的系统，可有效解决现有技术当中集中式优化方法在大规模直流微电网中面临的通信数据包丢失、频繁故障和可靠性低等问题，实现直流微电网智能化优化控制。

本发明授权一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型及其系统和存储器在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN辅助凸松弛验证的直流微电网最优潮流模型，其特征在于，包括： 步骤S1、基于MPPT-DGs和下垂控制建立分布式发电单元Droop-DGs和恒功率负载CPLs的非凸潮流优化模型； 步骤S2、采用SOCP结构对步骤S1所得非凸潮流优化模型进行精确凸松弛，构建辅助变量Q并施加紧化约束，并使其最优解满足条件rankQ=1； 步骤S3、将微电网抽象为图模型，提取节点和边的结构与电气特征作为GNN输入，再集合SOCP结构松弛性，共同输入至AI-Verifier模块，完成模型松弛性的精度预测； 步骤S4、基于KKT条件并构建一致性同步项，形成基于邻接拉格朗日乘子一致性的模型的分布式协调； 步骤S5、引入物理引导的GCNs架构，在满足潮流物理约束的同时，快速收敛至全局最优解，并通过实验验证模型性能； 所述模型松弛性的精度预测的过程为： 步骤S3-1、将微电网抽象为图模型，利用导纳矩阵、负荷微源位置信息等作为GNNs模型的节点和边的物理含义和表征维度，利用图神经网络GraphConvolutionalNetwork，GCN从微电网的拓扑中提取空间信息，其中，微电网拓扑G的无权图描述为： 式9：； 步骤S3-2、分别定义节点和边的特征向量为： 式10：； 式11：； 步骤S3-3、基于微电网拓扑、节点特征向量和边特征向量的映射学习函数f描述模型松弛性的精度预测，其过程为： 式12：； 式13：； 式9~13中，G表示无权图，V表示由节点构成的集合，E表示由边构成的集合，表示节点的特征向量，分别表示电压幅值、MPPT-DGs的输出功率、CPLs消耗的功率以及节点类型，表示边的特征向量，为线路阻抗，代表各节点间的距离，为邻接矩阵，表示输电线路之间的连接状态，1表示连接，0表示未连接，表示未来时段内凸松弛模型的预测精确度。

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