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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算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：CN117973225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410231941.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法是由胡文斌;徐立;刘俊杰;钱程;张心成设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法，属于牵引供电系统仿真领域，所述方法包括：步骤1，搭建牵引供电系统稳态模型；步骤2，建立牵引供电系统的时变电网络等效模型；步骤3，进行直流潮流计算迭代求解，获取潮流训练数据集；步骤4，选取合适的特征作为神经网络模型的输入输出数据，并进行归一化处理；步骤5，设计残差神经网络模型；步骤6，训练神经网络并进行模型有效性验证，从而获得潮流计算模型；步骤7，设置输入参数，进行残差网络前向传播计算，得到潮流计算结果。本发明在满足潮流计算精度的同时，提高潮流计算求解效率，实现牵引供电系统在线监测与状态分析，为增强系统供电可靠性和安全性提供解决策略。

本发明授权一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差神经网络的牵引供电系统潮流计算方法，其特征在于，所述的方法为： 步骤1，根据实际城轨线路情况，搭建牵引供电系统稳态模型； 步骤2，将牵引供电系统稳态模型中各设备进行电路抽象等效，建立牵引供电系统的时变电网络等效模型； 步骤3，根据时变电网络等效模型，建立节点导纳矩阵；根据节点导纳矩阵以及数采终端实测的列车运行牵引功率数据进行直流潮流计算迭代求解，得到列车各区间电压数据和各牵引变电所的电压和功率，并保存作为潮流训练数据集； 步骤4，基于潮流计算方程选取潮流训练数据集中合适的特征作为残差神经网络模型的输入输出数据，并对选取的特征数据进行归一化处理； 步骤5，设计残差神经网络模型结构，并设置模型参数； 步骤6，根据选取的特征数据训练残差神经网络，进行模型有效性验证，从而获得直流牵引供电系统残差神经网络潮流计算模型； 步骤7，完成残差神经网络建模后，设置残差网络模型输入参数，进行残差网络前向传播计算，得到对应状态下潮流计算结果； 所述的步骤2中建立的牵引供电系统时变电网络等效模型中，其各设备的电路抽象等效包括： 牵引变电所模型：整流机组将来自电网的交流电转换为供给牵引系统所需的直流电，其电路抽象等效模型为电压源串联内阻； 列车等效模型：列车运行状态有牵引和制动，将其等效为一个功率源并联电阻的形式，通过投切电阻来实现运行状态转换； 直流牵引网模型：包含接触网、走行轨和相关用电装置的设备，视为型对钢轨进行等效建模。

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