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龙图腾网获悉深圳友讯达科技股份有限公司;武汉友讯达科技有限公司申请的专利基于深度图匹配的电力拓扑快速识别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：CN120386985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510884100.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度图匹配的电力拓扑快速识别方法是由董银锋;刘贵江;李登峰;谢远智;舒杰红;吴金明设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图匹配的电力拓扑快速识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力拓扑识别技术领域，且公开了一种基于深度图匹配的电力拓扑快速识别方法，包括以下步骤：步骤S1，多源异构数据融合与自适应降噪，运用自适应阈值降噪算法；步骤S2，动态时空图建模；步骤S3，注意力驱动的图匹配，运用双通道图神经网络；步骤S4，增量式拓扑库更新。对于低压配电网实时数据受设备老化、采集误差产生显著噪声的情况，采用自适应阈值降噪算法，依据阈值精准滤除高频噪声成分，并结合时空克里金插值法智能修复缺失数据，确保数据纯净度与完整性，为后续的拓扑识别提供数据基础。

本发明授权基于深度图匹配的电力拓扑快速识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度图匹配的电力拓扑快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，多源异构数据融合与自适应降噪，同步采集电力系统中各节点的电压幅值U、电流相位角θ、有功功率P及无功功率Q的高精度实时数据流，采样频率不低于1kHz； 运用自适应阈值降噪算法，依据阈值λ=0.6745·median|D高频|，精准滤除因设备老化产生的高频噪声成分，保障数据纯净度； 步骤S2，动态时空图建模，以电力设备间的电气连接关系为边，初始化构建二值邻接矩阵A0，矩阵元素A0i,j为1表示节点i与节点j电气连通，为0则表示不连通；搭建3层时空图卷积网络，合理配置卷积核数量K=3，隐藏层维度dh=128，利用该网络深度融合滑动时间窗口Tw=15min内的电力系统动态数据，实现对邻接矩阵的实时动态更新； 步骤S3，注意力驱动的图匹配，运用双通道图神经网络，分别对当前构建的拓扑图Gc与历史拓扑图库{Gh}进行深度特征提取； 步骤S4，增量式拓扑库更新，将新识别的拓扑结构Gc有序注入基于球树结构索引的历史拓扑库，确保近邻搜索复杂度维持在OlogM，实现高效的数据组织与检索； 在步骤S3中，为提升计算效率，采用分块并行计算策略，将复杂拓扑图均匀分割为多个相对独立的子图，借助零拷贝RDMA通信技术，且通信延迟严格控制在≤2ms，在GPU集群环境下实现异步并行处理，加速图匹配进程；通过科学计算节点相似度矩阵S，依据预设阈值maxSi小于0.85精准标记异常电力节点，并进一步输出异常点的地理故障坐标xi,yi； 所述步骤S3中，还结合余弦相似性和欧氏距离两种度量方式构建综合相似性度量函数，对当前拓扑图与历史拓扑图库中的图进行匹配；通过dropout技术在图神经网络的隐藏层中以一定概率随机丢弃部分神经元，在防止过拟合的同时，用于模型在面对不同场景和数据变化时能更稳定地进行图匹配。

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