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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法及系统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：CN120410150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510906842.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法及系统是由吴雨轩;钱涛;胡秦然;叶敬文;邵成成;朱咏絮;黄玉雄;王明深设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及输配电网协同优化技术领域，具体涉及一种考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法及系统，该方法针对考虑电力‑交通网络耦合的输配电网协同优化模型收敛困难、求解耗时的问题，采用McCormick包络松弛方法进行非凸约束的松弛，并采用大M凸优化平衡法确定较优的变量上下界。由于配电网单时刻的运行可行域受系统当前状态参数的影响，本发明采用深度学习方法实现对配电网单时刻的运行可行域的预测，同时为了提高预测的准确性，对配电网的运行可行域的下边界进行近似处理。

本发明授权考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑电力和交通多层网络耦合模型的输配电网协同优化方法，其特征在于，该方法包括： 构建考虑电力-交通网络耦合的输配电网协同优化模型，该模型是一个三层的分布式结构，分别为：输电网层、配电网层以及交通网层； 构建交通网层对应的KKT条件，并将所述KKT条件投影到配电网层中，从而将三层的优化模型降维成两层优化模型； 使用大M凸优化平衡法将加入KKT条件后的配电网层设置为凸模型，并确定拉格朗日乘子和交通流量的上下界； 采用顶点搜索法求解上述凸模型的运行可行域，并对不同时刻得到的运行可行域的下边界点数量采用线性插值和Douglas-Peucker算法进行控制处理，进而得到统一维度的训练数据； 使用所述训练数据得到的数据集对深度神经网络进行训练，进而基于神经网络输出的预测结果实现输配电网协同优化；所述交通网层包括基于每条路径的充电电量模型和交通流分配模型；所述交通流分配模型表示为： 该模型对应的目标函数为最小化总行驶时间、充电时间以及电动汽车充电的费用，其中，是所有路径的集合，是所有充电站的集合，是所有OD对的集合，代表某个OD对，是OD对的所有路径的集合，是路径上的流量，是充电站上的流量，是路径上的行驶时间，是在充电站充电所需的等待时间，和分别是路径的基本行驶时间和充电站的基本充电等待时间，和分别是路段和充电站的容量，是OD对路径上的费用，是OD对路径上的路段行驶时间，是OD对路径的交通流量，为OD对的出行需求，是OD对的需求函数，是OD对的最大出行需求，和分别是OD对路径是否经过路段和充电站的标志变量，是OD对路径的电动汽车在充电站的充电电量，是充电站的充电负荷。

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