东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院钱涛获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学;中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于深度学习的配电网动态重构加速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：CN119831776B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411608948.5，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统是由钱涛;叶敬文;胡秦然;贾东梨;任昭颖;卜强生;庄舒仪;叶志刚设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统，包括以下步骤：步骤一，建立配电网动态重构优化模型；步骤二，在配电网动态重构优化模型的配电网潮流方程约束中，使用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程进行简化，形成配电网动态重构的MIQP模型；步骤三，根据配电网线路开关状态的历史数据筛选非关键动作开关，并将非关键动作开关状态固定，减少二元变量个数；步骤四，利用深度学习方法预测一段时间尺度内配电网关键动作开关的状态。本发明通过Informer模型预测一段时间尺度内配电网线路关键动作开关的状态，以减少二元变量的个数，大幅减少配电网动态重构的求解时间。
本发明授权一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电网动态重构加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，建立配电网动态重构优化模型； 步骤二，在配电网动态重构优化模型的配电网潮流方程约束中，使用二阶锥松弛方法对配电网潮流方程进行简化，形成配电网动态重构的MIQP模型，经二阶锥松弛的配电网动态重构模型的决策变量包括连续变量和二元变量； 步骤三，根据配电网线路开关状态的历史数据筛选非关键动作开关，并将非关键动作开关状态固定，减少二元变量个数； 步骤四，利用深度学习方法预测一段时间尺度内配电网关键动作开关的状态，并对配电网动态重构优化模型进行优化求解。
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