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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利电力系统网络关键节点识别方法、恢复优化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：CN119917813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510387454.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权电力系统网络关键节点识别方法、恢复优化方法及装置是由詹敏;廖欣;施光泽;颜建军;徐选华设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统网络关键节点识别方法、恢复优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种电力系统网络关键节点识别方法、恢复优化方法及装置，该识别方法包括：构建DQN模型以学习在不同网络状态下选择最佳移除节点的动作，模型中动作为移除网络中的节点以及对应的圈层节点；使用包含不同状态下电力系统网络信息构成的训练数据集训练DQN模型，生成受损关键节点识别模型，在训练过程中使用移除节点及圈层节点后网络路径的影响比例、波及的节点比例以及影响路径的连通性值构建奖励函数；获取目标电力系统网络的运行数据，构建网络拓扑结构以及距离矩阵，输入至受损关键节点识别模型中，得到受损关键节点的识别结果。本发明具有实现方法简单、实施成本以及复杂度低、执行效率以及精度高且泛化能力与鲁棒性强等优点。

本发明授权电力系统网络关键节点识别方法、恢复优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力系统网络关键节点识别方法，其特征在于，步骤包括： 构建DQN模型以学习在不同网络状态下选择最佳移除节点的动作，所述网络状态包括网络正常连通状态以及不同灾害类型下的网络状态，模型的输入特征为电力系统网络的状态表示，模型的输出为一组按照移除顺序排列的节点序列并作为识别出的受损关键节点，模型中智能体的动作为移除网络中的节点以及对应的圈层节点，所述圈层节点为以目标节点为中心的指定距离以内的节点； 使用包含不同网络状态下电力系统网络信息构成的训练数据集训练所述DQN模型，生成受损关键节点识别模型，在训练过程中使用移除节点影响指标构建奖励函数，所述移除节点影响指标包括移除节点及圈层节点后网络路径的影响比例、波及的节点比例以及影响路径的连通性值，其中移除节点及圈层节点后波及的节点比例的计算表达式为： 其中表示圈层节点的数量，表示以移除节点为中心的最短距离以内的节点所形成的圈层节点集合； 获取目标电力系统网络的运行数据，根据目标电力系统网络的运行数据构建网络拓扑结构以及距离矩阵，所述距离矩阵中各元素对应为网络中节点与节点之间的最短路径距离； 将目标电力系统网络的网络拓扑结构以及距离矩阵输入至训练好的所述受损关键节点识别模型中，得到当前目标电力系统网络中受损关键节点的识别结果。

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