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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司申请的专利电力系统交流最优潮流计算方法、系统、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：CN114421481B 。

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：202111606040.7，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权电力系统交流最优潮流计算方法、系统、设备及存储介质是由钱甜甜;王珂;王勇;李亚平;杨胜春;耿建;李峰;刘建涛;王礼文;徐鹏;于韶源;毛文博;郭晓蕊;王天昊;宋海涛;王磊;马世乾;刘俊;严嘉豪设计研发完成，并于2021-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统交流最优潮流计算方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统自动化领域，公开了一种电力系统交流最优潮流计算方法、系统、设备及存储介质，包括：获取电力系统的负荷分布数据；将电力系统的负荷分布数据，输入预设的物理信息神经网络模型中，得到电力系统的交流最优潮流分布数据；其中，物理信息神经网络模型通过将交流最优潮流的KKT条件引入预设神经网络模型的损失函数后，经过交流最优潮流预测预训练得到。通过机器学习方法实现了电力系统的交流最优潮流分布数据的高效计算。同时，以交流最优潮流的KKT条件的形式，在神经网络模型中成功引入了物理方程，进而有效的降低了其对训练数据样本的数量和质量的依赖程度，有效降低了训练难度和时间，极大的提升了交流最优潮流预测的准确性。

本发明授权电力系统交流最优潮流计算方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统交流最优潮流计算方法，其特征在于，包括： 获取电力系统的负荷分布数据； 将电力系统的负荷分布数据，输入预设的物理信息神经网络模型中，得到电力系统的交流最优潮流分布数据； 其中，物理信息神经网络模型通过将交流最优潮流的KKT条件引入预设神经网络模型的损失函数后，经过交流最优潮流预测预训练得到； 还包括： 根据预设的交流最优潮流模型，得到交流最优潮流的KKT条件； 将交流最优潮流的KKT条件引入预设的神经网络模型的损失函数； 获取训练数据样本；其中，训练数据样本包括电力系统的负荷分布数据以及预计算的电力系统的交流最优潮流分布数据参考值； 以电力系统的负荷分布数据为神经网络模型的输入，以电力系统的交流最优潮流分布数据为神经网络模型的输出，通过训练数据样本训练神经网络模型，得到物理信息神经网络模型； 所述将交流最优潮流的KKT条件引入预设神经网络模型的损失函数的具体方法为： 根据交流最优潮流的KKT条件，得到KKT条件的差值表达式，并根据KKT条件的差值表达式，得到KKT条件的差值； 以最小化电力系统的交流最优潮流分布数据预测误差、电压分布数据预测误差、对偶变量分布数据预测误差以及KKT条件的差值重新构建预设神经网络模型的损失函数。

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