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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成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：CN120016459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510164133.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成方法及装置是由曾沅;薛文雅;任郡枝;秦超设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成方法及装置，该方法通过历史数据驱动策略及最小二乘法拟合策略进行计算，获取全网设定支路的低维安全边界，生成安全边界集；通过历史数据及所述安全边界集对AdaBoost.M2分类器进行训练，生成越限风险预测模型；将设定在线运行状态输入所述越限风险预测模型进行预测处理，输出可能越限边界及对应的越限风险值；将所述可能越限边界及对应的越限风险值输入生成对抗网络进行训练处理，输出综合高维安全边界。本发明能够在保证准确性的前提下，大幅提高高维安全边界生成的效率，为电网的实时监测、调度和决策提供了高效、可靠的技术支持。

本发明授权一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种适应在线状态电力系统高维安全边界生成方法，其特征在于，包括： 通过历史数据驱动策略及最小二乘法拟合策略进行计算，获取全网设定支路的低维安全边界，生成安全边界集； 通过历史数据及所述安全边界集对AdaBoost.M2分类器进行训练，生成越限风险预测模型； 将设定在线运行状态输入所述越限风险预测模型进行预测处理，输出可能越限边界及对应的越限风险值； 将所述可能越限边界及对应的越限风险值输入生成对抗网络进行训练处理，输出综合高维安全边界； 通过对所述AdaBoost.M2分类器进行训练，生成所述越限风险预测模型的步骤为： 对训练样本的样本权重及错误标签权重进行初始化； 设置最大迭代次数，并对每次迭代中的错误标签权重和、错误标签加权函数值和权重进行计算； 对每次迭代的弱假设进行计算； 对伪损失进行计算；若所述伪损失小于设定阈值，则对基分类器的权重进行计算；若所述伪损失不小于设定阈值，则进行最后一步处理； 通过迭代计算，对训练样本的错误标签权重进行更新； 将置信度矩阵按所述基分类器的权重进行叠加，得到集成分类器的最终置信度矩阵；并根据所述最终置信度矩阵输出最终选择结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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