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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;清华大学;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置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：CN115566686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211108468.3，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置是由吴文传;李鹏华;王彬;孙峰洲;孙宏斌;林毅;薛静玮设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：构建一个线性化最优潮流回归模型，所述模型的约束条件包括：线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束；根据历史量测断面，对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识；根据所述回归系数的辨识结果，求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。本发明不依赖于网络参数模型，且克服已有基于数据驱动的线性化潮流模型用于最优潮流计算时存在的节点功率失配量问题，有效提升了电力系统运行的安全性。

本发明授权一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法，其特征在于，包括： 构建一个线性化最优潮流回归模型，所述模型的约束条件包括：线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束； 根据历史量测断面，对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识； 根据所述回归系数的辨识结果，求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流； 其中，所述线性化最优潮流回归模型的目标函数表达式如下： 式中，代表包括主网和分布式电源的相有功出力； 所述线性化潮流抗差模型约束表达式如下： 式中，是相序，分别为相节点注入有功功率向量和无功功率向量， 为包括主网和分布式电源的相无功出力，分别包括主网和分布式电源的相有功负荷和无功负荷；分别为相线路的有功功率向量和无功功率向量；分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵，分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵； 所述线性化节点电压幅值约束表达式如下： 式中，为相电压幅值平方向量，分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵； 其中， 式中，分别为的下限和上限，是根节点相电压幅值；为相的预定义电压参考值； 所述线性化最优潮流回归模型的约束条件还包括： 基尔霍夫电流定律约束： 式中，为相的节点-支路关联矩阵；为相节点-流入支路关联矩阵 为Hadamard积； 系统功率平衡约束： 式中，i是母线编号，bi是线路编号；分别为相线路的有功功率损耗向量和无功功率损耗向量； 线路运行容量约束： 式中，是线路相传输容量向量； 发电机出力约束： 式中，分别为的下限和上限，分别为的下限和上限； 所述根据历史量测断面，对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识，包括： 1获取配电网n个运行历史量测断面作为原始量测样本组成原始量测样本集合记为Xn，n0，其中，第j个原始量测样本xj包括： 2利用主成分分析法对原始量测样本集合Xn中选定为回归自变量的量测进行特征提取和降维处理，包括： 从原始量测样本集合中选取自变量，构建自变量集合 为第j个原始量测样本的自变量； 对进行标准化处理，表达式如下： 式中，为的期望，σ为的标准差； 标准化处理完毕后，得到标准化后的集合记为 计算的协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征值分解，取最大的m个特征值所对应的单位特征向量v1,v2,...,vm，得到投影矩阵V＝v1,v2,...,vm和更新后的自变量集合 3根据步骤2提取的特征和降维后的自变量，建立参数辨识模型； s.t.yi-wTxi-b≤ε+ξi,wTxi+b-yi≤ε+ξi *,ξi,ξi *≥0 其中，为待辨识模型参数；ξi、为变量；yi为从原始量测样本集合中选取的因变量，β、ε和λ为超参数，由S折交叉验证获得； 4对步骤3建立的参数辨识模型求解，获得 的最优解。

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