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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于决策导向学习的配电网规划方法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：CN121031996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511553033.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于决策导向学习的配电网规划方法是由段若晨;李轶立;徐建锋;石方迪设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于决策导向学习的配电网规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网控制相关技术领域，具体包括一种基于决策导向学习的配电网规划方法，所述方法包括：获取配电网规划数据集；训练场景生成模型，内层优化连接层对于配电网规划数据集进行特征解析与约束嵌入，外层优化连接层以薄弱边界区域为优先导向域；输出配电网规划方案。解决了无法充分应对新能源出力波动与负荷时空变化的不确定性，难以适配新型电力系统的复杂需求的技术问题，实现了通过特征解析与约束嵌入实现数据与电气约束的深度耦合，以薄弱边界区域为优先导向域强化高风险区域场景覆盖，提升对新能源波动、负荷变化等不确定性的应对能力，以最小化期望决策损失为目标，动态优化规划策略，提升配电网规划方案的可靠性的技术效果。

本发明授权一种基于决策导向学习的配电网规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于决策导向学习的配电网规划方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标配电网的配电网规划数据集； 基于映射关系，以决策损失函数的最小化期望决策损失为目标，训练双层优化架构下的场景生成模型； 其中，所述双层优化架构包括内层优化连接层、外层优化连接层，所述内层优化连接层对所述配电网规划数据集进行特征解析与约束嵌入，所述外层优化连接层以薄弱边界区域为优先导向域； 同时，每次迭代后重新评估全生命周期下的期望决策损失，判断是否收敛：若迭代过程中的期望决策损失下降幅度小于设定容差，则停止训练，输出决策导向下的配电网规划方案； 其中，训练双层优化架构下的场景生成模型，包括： 所述外层优化连接层基于映射关系与决策损失链，以所述薄弱边界区域为优先导向域； 同时，优化所述内层优化连接层的约束收缩系数，对可行运行域与可行性边界进行协同适配，降低所述薄弱边界区域对应的决策损失敏感，迭代执行基于TVS二极管保护机制的动态调节过程； 其中，所述外层优化连接层基于映射关系与决策损失链，还包括： 通过可微分优化反向传播决策损失梯度，动态调整虚拟预测误差的分布特征、场景生成权重，强化对所述薄弱边界区域的场景覆盖密度； 根据所述目标配电网的电网拓扑模型，确定映射关系； 其中，根据所述目标配电网的电网拓扑模型，确定映射关系，包括： 通过所述目标配电网的电网拓扑模型，以正向偏差、负向偏差下的虚拟预测误差配置多种误差组合，并所述多种误差组合中的每种误差组合执行配电网规划策略，得到由输入的负荷预测误差到规划增量的映射关系； 其中，以所述薄弱边界区域为优先导向域，还包括： 通过第一电气约束条件、第二电气约束条件，定义所述可行运行域； 使用耦合约束矩阵对所述可行运行域与可行性边界进行约束收缩处理，并标记薄弱边界区域； 其中，迭代执行基于TVS二极管保护机制的动态调节过程，还包括： 当所述虚拟预测误差触发所述薄弱边界区域的损失阈值时，以所述约束收缩系数的阶跃式调整，将决策损失压制至安全区间后，进入稳态调节阶段，按梯度下降方向微调虚拟预测误差分布与约束参数，逐步逼近最优解，确定所述配电网规划方案。

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