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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化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：CN115712242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211363037.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化方法是由陈智颖;杜兆斌;管霖设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化方法。所述方法包括以下步骤：基于电力系统线性化模型得到Lyapunov方程并传送参数矩阵到矢量化功能模块；根据矢量化矩阵的结构特点，完成矢量化功能模块的搭建，并将输出信号传送到循环神经网络功能模块；搭建循环神经网络功能模块；确定计算参数并驱动循环神经网络功能模块，从而得到Lyapunov方程的解信号；基于解信号，得到电力系统的线性化降阶模型。本发明相比传统的基于克罗内克积的矢量化方法，在软件耗时上有明显优势，还可降低硬件电路接线复杂度及故障率，有利于减小硬件体积。

本发明授权一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于电力系统线性化模型降阶的RNN矢量化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于电力系统线性化模型得到Lyapunov方程并传送参数矩阵到矢量化功能模块； S2、根据矢量化矩阵的结构特点，完成矢量化功能模块的搭建，并将输出信号传送到循环神经网络功能模块；矢量化功能模块针对的是参数矩阵矢量化，其核心是计算令M＝AT⊕AT； 表示克罗内克积运算，I表示n阶单位矩阵；经研究，AT⊕AT的固有元素构成为： 其中，aij表示矩阵A第i行第j列的元素，1≤i≤n，1≤j≤n； 因此，直接根据AT⊕AT的结构特点求取AT⊕AT； 若采用软件算法搭建AT⊕AT，首先根据分别根据和的元素构成将矩阵A的元素aij赋值给矩阵M； 若采用硬件电路搭建AT⊕AT，根据式5，把a11,…,a1n,…,an1,…,ann传送给对应的其中，为M的对角线元素，需要配置加法器，而M的非对角线元素则直接用接线相连； 矢量化功能模块还需要将n阶矩阵Q和W展开为n2阶的一维向量vecQ和vecW； 若采用软件算法搭建vecQ和vecW，则根据vecQ＝[q11,…,q1n,q21,…,qn1,…,qnn]T和vecW＝[w11,…,w1n,w21,…,wn1,…,wnn]T分别对Q和W进行矩阵维数变换即可，式中的qij和wij分别表示矩阵Q和W中第i行第j列的元素，且1≤i≤n，1≤j≤n； 若采用硬件电路搭建vecQ和vecW，则令 分别把q11,…,qnn、w11,…,wnn通过接线传送给对应的即可； 根据接收的参数矩阵A、Q和W，将矢量化结果传送到神经网络功能模块； S3、搭建循环神经网络功能模块； S4、确定计算参数并驱动循环神经网络功能模块，从而得到Lyapunov方程的解信号； S5、基于步骤S4的解信号，得到电力系统的线性化降阶模型。

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