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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利拓扑引导的安全约束机组组合求解方法、设备及介质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：CN118449111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410439980.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权拓扑引导的安全约束机组组合求解方法、设备及介质是由方家琨;高立乾;崔世常;艾小猛;姚伟;文劲宇设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本拓扑引导的安全约束机组组合求解方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拓扑引导的安全约束机组组合求解方法、设备及介质，属于电力系统优化领域，方法包括：以电网图数据为输入、机组启停调度方案为标签，训练图卷积神经网络；计算图卷积神经网络为发电机生成的预测启停状态与发电机的目标启停状态之间的误差，根据误差与误差阈值δ判断发电机是否为高置信发电机；根据所有高置信发电机的预测启停状态，计算阈值α；分别计算具有正确趋势、具有错误趋势的预测启停状态对应概率的平均值，将较大的平均值作为阈值η；应用阶段，利用训练后的图卷积神经网络、α和η，求解安全约束机组组合问题，以得到机组启停调度策略。可以在较短的时间内寻找到安全约束机组组合问题的一个高质量可行解。

本发明授权拓扑引导的安全约束机组组合求解方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种拓扑引导的安全约束机组组合求解方法，其特征在于，包括： 建立图卷积神经网络，利用电网的历史数据生成训练集，所述训练集包括电网图数据和机组启停调度方案；以电网图数据为输入、机组启停调度方案为标签，利用所述训练集训练所述图卷积神经网络； 对于机组中的各发电机：计算所述图卷积神经网络为所述发电机生成的预测启停状态与所述发电机的目标启停状态之间的误差，根据所述误差与误差阈值δ之间的大小关系判断所述发电机是否为高置信发电机； 根据机组中所有高置信发电机的预测启停状态，计算用于固定发电机状态的第一阈值α； 计算具有正确趋势的预测启停状态对应概率的平均值、以及具有错误趋势的预测启停状态对应概率的平均值，将较大的平均值作为第二阈值η； 应用阶段，利用训练后的图卷积神经网络、第一阈值α和第二阈值η，求解安全约束机组组合问题，以得到机组启停调度策略； 所述第一阈值α为： 其中，用于表示发电机i是否为高置信发电机，为1时发电机i是高置信发电机，为0时发电机i不是高置信发电机；为样本s中发电机i在时段t的预测启停状态，为机组中高置信发电机的数量，为训练集，为时段的集合，为机组中发电机的集合，为中样本的数量，为中时段的数量； 所述第二阈值η为： 其中，为第个具有错误趋势的预测启停状态，为具有错误趋势的预测启停状态的数量，为第个具有正确趋势的预测启停状态，为具有正确趋势的预测启停状态的数量。

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