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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度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：CN119940812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510009598.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度方法是由杨金帅;余立行;王笳辉;岳昆;段亮设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度方法，涉及发电调度技术领域，该方法包括：根据碳排决策变量和发电量约束构造发电调度二部图，以及将碳排放量评估计算式和发电量约束作为序列数据；基于图注意力网络，提取发电调度二部图的结构特征，并基于长短期记忆网络，提取序列数据之间的依赖关系特征；传递结构特征至图注意力网络训练的第一自监督损失函数，进行图注意力网络学习，以及传递依赖关系特征至长短期记忆网络训练的第二自监督损失函数，进行长短期记忆网络学习，以获得目标模型；输入测试集数据至目标模型，获取各发电机组发电量的预测数据。以提升模型在处理复杂发电调度约束问题时的泛化能力。

本发明授权一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络和序列模型的低碳发电调度方法，其特征在于，所述的方法包括： 获取发电系统中各发电类型的发电机组发电量，以及获取所述发电系统中每一所述发电机组的发电量限制、每一发电厂的发电量限制以及发电端的发电量限制； 将各所述发电机组发电量作为碳排放量评估计算式的碳排决策变量，并分别基于所述发电机组的发电量限制、发电厂的发电量限制和发电端的发电量限制构建对应的发电量约束，所述发电量约束包括第一发电量约束、第二发电量约束及第三发电量约束； 根据所述碳排决策变量和所述发电量约束构造发电调度二部图，以及将所述碳排放量评估计算式和所述发电量约束作为序列数据； 基于图注意力网络，提取所述发电调度二部图的结构特征，并基于长短期记忆网络，提取所述序列数据之间的依赖关系特征； 传递所述结构特征至所述图注意力网络训练的第一自监督损失函数，进行图注意力网络学习，以及传递所述依赖关系特征至所述长短期记忆网络训练的第二自监督损失函数，进行长短期记忆网络学习，以获得目标模型； 输入测试集数据至所述目标模型，获取各所述发电机组发电量的预测数据； 所述根据所述碳排决策变量和所述发电量约束构造发电调度二部图，以及将所述碳排放量评估计算式和所述发电量约束作为序列数据的步骤包括： 结合所述碳排放量评估计算式和所述发电量约束构建低碳发电调度问题； 编码所述低碳发电调度问题，获得所述发电调度二部图，所述发电调度二部图包括碳排决策变量节点、发电量约束节点，以及连接所述碳排决策变量节点和发电量约束节点的边； 基于所述碳排放量评估计算式形成目标向量，并基于所述第一发电量约束、第二发电量约束以及第三发电量约束形成约束向量，所述序列数据包括所述目标向量及所述约束向量； 所述基于图注意力网络，提取所述发电调度二部图的结构特征的步骤包括： 根据所述碳排决策变量节点向所述发电量约束节点进行的第一级消息传递，捕获所述碳排决策变量对发电量约束的影响； 根据所述发电量约束节点向所述碳排决策变量节点进行的第二级消息传递，确定所述发电量约束对碳排决策变量的反作用； 基于所述碳排决策变量对发电量约束的影响和所述发电量约束对碳排决策变量的反作用，获得所述发电调度二部图的结构特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人云南大学，其通讯地址为：650031 云南省昆明市翠湖北路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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