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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算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：CN115293026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210793032.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算方法及系统是由邓长虹;樊虎设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算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神经网络的静态电压稳定边界计算方法及系统。通过多次调用连续潮流法探测PV曲线鼻点，得到静态电压稳定边界点的样本集；以功率增长方式作为输入特征，以功率最大增长量作为输出变量，建立了复杂高维电力系统的静态电压稳定边界模型；由于样本的均匀性对模型影响很大，提出了可以在样本空间内均匀生成特征集的“挡板法”；在IEEE9和IEEE39节点系统基于“挡板法”生成了静态电压稳定边界样本，与蒙特卡洛随机生成样本相比，“挡板法”生成样本的均匀性和效率更高；基于深度神经网络构建了系统的静态电压稳定边界模型，与连续潮流法探测边界对比，验证了模型的精确性，与时域仿真边界对比，验证了模型的有效性。

本发明授权基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的静态电压稳定边界计算方法，其特征在于，包括： 确定静态电压稳定边界通用数学模型， 1 F表示bi和λimax的映射关系： 2 u i为静态电压稳定边界上的任意一点，ub为初始运行基态，bi为初始运行基态ub到静态电压稳定边界点ui的功率变化方式，λimax为该功率变化方式下的最大功率增量，ui和ub均为高维列向量，列向量的分量为注入功率空间的有功、无功功率； 从R维注入功率空间中选取一点作为初始运行基态ub； 用挡板法生成构建静态电压稳定边界所需的M种功率增长方式，建立功率增长方式样本集； 用连续潮流法，计算在初始运行基态ub，挡板法生成的M种功率增长方式对应的最大功率增长量，构建最大功率增长量样本集； 将功率增长方式样本集和最大功率增长量样本集一一对应，构成完整样本集； 利用完整样本集训练深度神经网络，拟合得到映射关系F，其中功率增长方式样本集为深度神经网络的输入变量集，最大功率增长量样本集为深度神经网络的输出变量集； 将拟合得到的映射关系F代入式1、2得到静态电压稳定边界模型； 其中，在R维注入功率空间，任意功率增长方式表达为： 3 式中ki为比例系数，ei为单位向量基底，当比例系数ki取不同的组合时，代表不同的功率增长方向，当ki的组合方式涵盖整个R维样本空间时，则相应的功率增长方式b会均匀分布在整个R维样本空间； 基于排列组合原理，使用R-1个挡板分隔D个小球，获得比例系数，分隔规则如下：所有小球和所有挡板完全一样，但存在标号顺序，从左到右依次递增；挡板放在D+1个间隙中的任意一个位置；同一个间隙放置挡板数量不限制； 由上述规则分隔出R份小球，小球数量表示为Num=[n1,n2…nR]T,用归一化后的小球数量表示比例系数： 4 穷举所有用挡板分隔小球的方式，在样本空间均匀生成各个方向功率增长方式，根据排列组合原理，生成M种功率增长方式： 5 M种功率增长方式构成功率增长方式样本集，记为: 6。

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