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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于图神经网络的电网潮流计算方法及相关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：CN121071624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511617331.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于图神经网络的电网潮流计算方法及相关装置是由王淼;倪铭坚;李立新;刘金波;张靖;严亚勤;罗雅迪;孙略;罗戈;宋旭日;於益军;马晓忱;李嘉睿;刘郑宜设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的电网潮流计算方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于电力自动化技术领域，公开一种基于图神经网络的电网潮流计算方法及相关装置；所述方法包括：获取电网数据生成潮流数据集；基于潮流数据集构建节点特征向量和边特征向量；将节点特征向量与电网中节点的位置编码拼接获得拼接特征；将所述拼接特征和边特征向量输入预先训练好的图神经网络模型，获得基于图神经网络的电网潮流计算结果。本发明较于传统的牛顿‑拉夫逊法和考虑局部拓扑关系的图神经网络网络方法，能够在显著提高计算速度的同时，保持结果的准确性和可靠性；本发明还具有适应性强、应用场景广泛等有益效果，能够适应不同规模和拓扑结构的电网，具有良好的泛化能力，并可应用于实时潮流计算、未来态潮流预测等多种应用场景。

本发明授权基于图神经网络的电网潮流计算方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的电网潮流计算方法，其特征在于，包括： 获取电网数据生成潮流数据集；基于潮流数据集构建节点特征向量和边特征向量； 将节点特征向量与电网中节点的位置编码拼接获得拼接特征； 将所述拼接特征和边特征向量输入预先训练好的图神经网络模型，获得基于图神经网络的电网潮流计算结果； 其中，所述节点特征向量包括节点电压的向量、节点相角的向量、节点有功的向量、节点无功的向量和节点类型编码T； 所述将节点特征向量与电网中节点的位置编码拼接获得拼接特征的步骤中，用电网各个节点之间的支路导纳和节点的接地导纳的模表示电网的邻接矩阵，邻接矩阵中的元素为表示节点和节点之间的支路导纳的模，如果为节点的接地导纳的模，表示为； 其中，时，为支路电导，为支路电纳，当时，为接地电导，为接地电纳；当节点只有并联电容电抗器时，; 度矩阵是一个对角矩阵，其对角元素表示节点的度： N为电网中节点个数； 随机游走转移概率矩阵为： 其中，是度矩阵D的逆矩阵，矩阵元素表示从节点到节点的转移概率，用表示从节点出发经过步随机游走回到节点的概率，把随机游走概率构成的特征向量作为节点的位置编码： 其中，是位置编码函数，表示整个图结构；所述位置编码通过基于随机游走的方式构建。

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