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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选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：CN120824752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511326703.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选方法是由李建科;罗珊;陈静静;朱海军;郝建新;张海涛;徐其威设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选方法，本发明方法的技术步骤如下：1通过情资调研；2基于复杂网络理论，构建反映网架拓扑关系与电气距离特征的电力网络加权拓扑图；3基于图论与图最大流理论，构建反映电力网络承载能力的电力网络能量流图；4基于图论与复杂网络理论，针对目标地区电力系统各变电站依次计算六项变电站关键性量化评价指标；5基于熵权算法，计算各关键性指标的熵值并进一步计算多指标熵权；6在步骤4变电站关键性量化评价指标和步骤5指标熵权的基础上，进行多维度关键性指标综合评价，按综合评价指标值从大到小排列，形成电力网络变电站致瘫的优选清单。

本发明授权一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度指标的电力网络变电站目标优选方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标地区电力系统的电气信息与地理分布信息； S2：基于复杂网络理论，根据所述电气信息与地理分布信息，构建反映网架拓扑关系与电气距离特征的电力网络加权拓扑模型； S3：基于图论与图最大流理论，根据所述电力网络加权拓扑模型，构建反映电力网络承载能力的电力网络能量流模型； S4：基于图论与复杂网络理论，根据所述电力网络加权拓扑模型和电力网络能量流模型，针对目标地区电力系统各变电站计算变电站关键性量化评价指标的值； S5：基于熵权算法，计算各变电站关键性量化评价指标的熵值并进一步计算多指标熵权； S6：根据计算得到的变电站关键性量化评价指标的值和多指标熵权，进行多维度关键性指标综合评价，按综合评价指标值从大到小排列，输出电力网络变电站致瘫目标的优选清单； 基于图论与图最大流理论，根据所述电力网络加权拓扑模型，构建反映电力网络承载能力的电力网络能量流模型，包括： 步骤S3-1：根据所述电力网络加权拓扑模型，将发电厂、变电站抽象为电网的节点，输电线路抽象为电网的边，潮流经电网的边由发电机节点传输至负荷节点； 引入虚拟源点和虚拟汇点；虚拟源点与各发电厂节点之间新增虚拟边来实现相连关系，同时，定义该虚拟边为单向的边，仅允许电力潮流从虚拟源点流向发电厂节点，并且该虚拟边的容量等效于相应发电厂的可用发电容量； 虚拟汇点与各负荷变电站之间新增虚拟边来实现相连关系，定义该虚拟边为单向的边，仅允许电力潮流从负荷变电站流向虚拟汇点，而该虚拟边的容量等效于各负荷变电站在各时刻的实际电力需求功率； 步骤S3-2：基于Ford-Fulkerson算法，求解电力网络最大能量流： Step1：设置，设置各节点标签函数L及列队节点集，集合Q是顺序集合，需满足先进先出原则； Step2：取，沿关联边寻找连接i的节点，且，则记，，，而且，则记，；当J中元素被逐个遍历后，将i标记为已检查； Step3：重复执行Step2，直到或均已检查； 其中，i为当前被处理的节点；为集合Q中的第一节点，s为源节点，即流网络的起点；j为与节点i直接相连的邻居节点；fi,j为边i,j上的实际流量；ci,j为边i,j的容量；Lj为节点j的标签，用于记录其前驱节点及增广方向；flow为当前增广路径的最大可增流量；Lt为负荷节点t的标签；Li为节点i的标签； Step4：若，则算法终止，所有饱和边组成网络的最小割集，饱和边的容量之和是网络的最大流；否则，沿标签L找到一条增广链p，调整方式如下：，，而，；执行完毕后返回Step2； 步骤S3-3：根据步骤S3-2计算得到的最大能量流，得到给定网架下目标电力系统的最大保供能力； 如果最小割落在虚拟源点与发电厂节点之间的边集合中，此时意味着该时刻点总能够用发电容量小于负荷需求功率，即电力供给不足的情况； 如果最小割落在电力网络的边集合中，此时意味着该时刻点因电力网络的输电能力不足，最小割断面的功率传输受限； 如果最小割落在负荷变电站与虚拟汇点之间的边集合中，此时电力网络的最大流与总负荷需求功率相等，即电力供给能够满足负荷需求的情况； 所述变电站关键性量化评价指标包括网架结构重要性指标和性能下降程度指标； 所述网架结构重要性指标包括节点中心度指标、节点功率度数指标以及网络聚类系数指标；所述性能下降程度指标包括连通性指标、最短路径变化率指标以及供电能力下降指标； 基于图论与复杂网络理论，根据所述电力网络加权拓扑模型和电力网络能量流模型，针对目标地区电力系统各变电站计算变电站关键性量化评价指标的值，包括： S4-1：计算节点介数中心性指标，所述节点介数中心性指标是经过该节点的最短路径与所有最短路径数目的比值，节点介数指标的计算公式如下： ； 式中，表示连接电源节点s和负荷节点t的、并且经过了节点i的最短路径数量；则表示连接电源节点s和负荷节点t的最短路径的总数量，以上参数利用电力网络加权拓扑模型得到； S4-2：获取节点功率度数指标，所述节点功率度数指标表示与该节点直接相连的邻居节点的数量，节点功率度数指标的计算公式如下式所示： ； 式中，表示节点i的下游邻居节点j的集合；表示从节点i流向其邻居节点j的有功功率；若经最大流模型计算的实际有功功率为从节点j流向节点i，则且不计入节点功率度数指标的计算当中；表示第g个发电厂注入电力网络的有功功率，表示电力网络中各类型发电厂的总数，以上参数利用电力网络能量流模型得到； S4-3：计算节点聚类系数指标，所述节点聚类系数指标量化了中心节点i及其一阶邻居节点构成紧密连接的组团的程度，其数学描述为节点i及其一阶邻居节点组成封闭三角形的比例，节点聚类系数的计算公式如下： ； 式中，表示所关注节点i的一阶邻居节点，表示节点j和节点k均属于节点i的一阶邻居节点，而表示两个一阶邻居节点j和k之间存在直接联系的边，以上参数利用电力网络加权拓扑模型得到； S4-4：计算连通性指标，所述连通性指标表示节点失效后剩余节点的互通性；采用电气孤岛内源-荷不平衡量来描述连通性指标，其计算公式如下式所示： ； 式中，表示负荷变电站l上的有功负荷，L表示总负荷变电站的数量；D表示节点i失效后电力网络所形成的电气孤岛的数量，若节点i失效后电力网络仍然是连通的，那么D=1；表示变电站k在节点i失效后归属于第j个电气孤岛中，和分别表示变电站k所连接的有功负荷和有功电源；表示取大数的运算，以上参数利用电力网络能量流模型得到； S4-5：计算最短路径变化率指标，所述最短路径变化率指标的定义为，任意节点i失效后，电力网络源荷平均最短路径距离的变化率；最短路径变化率指标的计算公式如下式所示： ； 式中，和分别表示电力网络中电源节点和负荷变电站节点的集合，和分别表示源-荷节点对s-t在完整网架情况下以及在变电站i失效后网络情况下的最短路径距离，以上参数利用Dijkstra算法在加权拓扑图中计算得到； S4-6：计算供电能力下降指标，供电能力下降指标的计算公式如下式所示： ； 式中，表示完整网架情况下供电能力，表示第i个变电站失效后电力网络供电能力； 介数中心性指标、节点功率度数指标、节点聚类系数指标、连通性指标、最短路径变化率指标和供电能力下降指标均为正向指标，指标值越大，该变电站在电力网络的拓扑结构中越重要。

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