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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储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：CN115511067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211124128.X，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质是由王逸飞;朱彤;颜子恒设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质，属于电力系统考虑安全约束的机组组合优化加速算法领域，通过特征化相应参数进一步设计了SCUC模型，接着，连续生成样本，并在GCN中探索和剪枝，优化相应的加速策略，在本加速策略中，仅保留紧约束，优化二进制变量，减少大规模计算的优化分支，通过加速策略，SCUC的计算效率提高，其在大规模系统中的决策要求获得满足，最后在IEEE30节点和118节点系统中验证所提出的优化加速算法，评估求解的计算时间和最优性，分析实验结果，并与传统求解器比较，GCN实现了性能改进，平均计算速度提高了39.9倍，预测解的相对差距为0.07％和0.16％。

本发明授权考虑安全约束机组组合优化加速方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.考虑安全约束机组组合优化加速方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 在给定具有已知拓扑和线路参数的电网系统基础之上，调用已知拓扑和线路参数的电网系统的区域中的用户历史负荷信息，通过预测和优化机组在一天或一周内的启停状态和日前实时发电调度处理，从而建立考虑安全约束的机组组合SCUC模型，以SCUC模型建立SCUC场景； 根据建立的SCUC场景的数据特征，将已知电网系统调度信息整合的负载波动数据作为收集的训练数据特征来构造加速策略的输入参数； 在输入参数的基础上，通过图神经网络多元分类器，用通用的求解器求解不同参数下SCUC问题的MILP混合整数线性规划模型，学习和识别两个数据标签0-1变量和紧约束，并在数据特征和数据标签之间建立映射，形成加速策略； 训练加速策略，根据输入参数识别紧约束，并通过加速策略输出二进制变量的值，通过图卷积神经网络GCN提取SCUC中潜在的数据特征并做分类，应用加速策略类将SCUC问题简化为仅具有紧约束的线性规划问题，通过探索和剪枝方式优化加速策略训练多元分类器GCN，得到SCUC模型中二进制变量和紧约束的训练结果，进而通过KKT条件求解连续变量的取值进行SCUC的大规模快速决策； 评估所得的训练结果，基于非线性规划优化理论的Karush-Kuhn-TuckerKKT条件进行最优解计算，并判断最优解是否可行，从而修正得到求解方案； 对构建的加速策略进行有效性验证和结果分析，着重分析加速策略的计算效率和准确度。

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