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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海交通大学申请的专利面向图计算平台的电网网架建模与调度方法、装置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：CN120497926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510990219.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权面向图计算平台的电网网架建模与调度方法、装置及介质是由苏运;张梦圆;曹亮;李安琦;张炯平;田英杰;黎灿兵;李振恺;王贺龙;刘健哲;余涛;熊雪君设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向图计算平台的电网网架建模与调度方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向图计算平台的电网网架建模与调度方法、装置及介质，涉及电网调度分析技术领域，其中方法包括：步骤S1：构建电网结构图，生成谱位置编码，提取三维散射特征；步骤S2：将节点上的物理量、谱位置编码、三维散射特征和空间编码拼接，得到复合向量；步骤S3：基于复合向量构建相似性矩阵，并进一步生成多尺度图数据集；步骤S4：基于多尺度图构造特征扰动视图和结构扰动视图，生成多尺度扰动视图集，进行视图编码，最小化表示差异，构建融合嵌入向量；步骤S5：求解潮流状态，并结合融合嵌入向量生成第一特征，并基于第一特征得到节点的调度指令。与现有技术相比，本发明具有提升电网调度的效率和安全性等优点。

本发明授权面向图计算平台的电网网架建模与调度方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向图计算平台的电网网架建模与调度方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于电网网架基础数据构建电网结构图，通过拉普拉斯谱特征提取生成谱位置编码，以及基于谱小波进行散射变换提取三维散射特征； 步骤S2：通过多头注意力空间编码，将节点上的物理量、谱位置编码、三维散射特征和空间编码拼接，得到复合向量； 步骤S3：基于复合向量构建相似性矩阵，并进一步生成多尺度图数据集； 步骤S4：基于多尺度图构造特征扰动视图和结构扰动视图，生成多尺度扰动视图集，进行视图编码，最小化表示差异，构建融合嵌入向量； 步骤S5：求解潮流状态，并结合融合嵌入向量生成第一特征，并基于第一特征得到节点的调度指令； 所述步骤S4中基于多尺度图构造特征扰动视图和结构扰动视图，生成多尺度扰动视图集，包括： 步骤S4-1-1：对多尺度图中各尺度下粗图通过高斯噪声定义扰动张量； 步骤S4-1-2：将多尺度扰动视图集中每一个粗图的各节点特征与对应于该粗图的扰动张量叠加作为新的节点特征，得到对应于各粗图的特征扰动视图； 步骤S4-1-3：根据各粗图中节点的连接权重，从低于连接权重平均值的边中选取多条边，组成边扰动集合，其中，选取的边的数量与该粗图中的总边数正相关； 步骤S4-1-4：删除所有选取的边，得到对应于各粗图的结构扰动视图； 步骤S4-1-5：将各粗图，以及对应的特征扰动视图和结构扰动视图组合为第一图集，并将各尺度的第一图集组成统一多尺度扰动视图集； 所述步骤S4中进行视图编码，最小化表示差异，构建融合嵌入向量，包括： 步骤S4-2-1：将各尺度下的第一图集中的三种图进行编码； 步骤S4-2-2：通过最小化一致性对齐损失使不同视图编码结果收敛到一致表示后，对三种图的编码结果进行加权平均融合，得到融合后的节点嵌入向量作为融合嵌入向量； 所述最小化一致性对齐损失为： 其中：为最小化一致性对齐损失，为m尺度下粗图的编码结果，为m尺度下特征扰动视图的编码结果，为m尺度下结构扰动视图的编码结果，为Frobenius范数平方； 所述步骤S5包括： 步骤S5-1：使用线性回归器构建线性潮流预测器并进行训练，将m尺度的融合嵌入向量作为输入，输出m尺度节点电压幅值和相角估计结果； 步骤S5-2：基于节点电压幅值和相角估计求解出每一尺度对应的潮流状态； 步骤S5-3：将潮流状态和融合嵌入向量拼接形成各尺度的二次融合向量，并将各尺度的二次融合向量组合得到第一特征； 步骤S5-4：将第一特征输入至具有全局注意力的Transformer编码器，生成多个调度指令集，其中，各调度指令集对应于各尺度，包含各节点的调度指令； 步骤S5-5：将所有尺度的调度指令集加权求和得到节点的最终调度指令。

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