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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种分布式最优潮流加速求解方法与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：CN120073742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510235061.4，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种分布式最优潮流加速求解方法与系统是由龙寰;蔡辉煌;吴志;顾伟;赵景涛;郑舒;李渊设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式最优潮流加速求解方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式最优潮流加速求解方法与系统，属于配电网调度领域。该求解方法将交替方向乘子法ADMM求解最优潮流问题时的迭代过程视为一个时序过程，为了估计全局变量和拉格朗日乘子的收敛值，提出了一种长短期记忆‑变分自编码器网络LSTM‑VAE。LSTM处理全局变量和拉格朗日乘法的高维时间特征，提取它们的潜在时间模式以生成低维表示。随后，VAE解码器将这些压缩的潜在向量重构为ADMM变量的渐近收敛值，并将估计的收敛值作为ADMM算法的热启动解。本发明所提出的分布式最优潮流加速求解方法能够在保证求解精度的同时，提高分布式最优潮流问题的求解速度。

本发明授权一种分布式最优潮流加速求解方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式最优潮流加速求解方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于配电网络拓扑的物理特性，利用电耦合强度评估节点之间的连接性，利用社区挖掘理论，将配电网划分若干个区域，根据所划分的区域将配电网最优潮流问题分解为各个区域内的最优潮流子问题； 以第一收敛容忍度执行交替方向乘子法Ml次生成低精度的第一数据集Dl，利用第一数据集Dl训练低精度LSTM-VAEl网络；基于训练的低精度LSTM-VAEl网络加速以第二收敛容忍度执行的交替方向乘子法，生成Mh个高精度数据，得到高精度的第二数据集Dh，并利用第二数据集Dh训练高精度LSTM-VAEh网络；其中第一收敛容忍度大于第二收敛容忍度第一数据集Dl和第二数据集Dh包括交替方向乘子法迭代时用于协调配电网各个区域的全局变量的值z及其所对应的拉格朗日乘子λ，以高维数据u表示u＝[z,λ]，以及全局变量和拉格朗日乘子的收敛值u’＝[z’,λ’]； 执行k*次迭代的交替方向乘子法，并利用训练完的高精度LSTM-VAEh网络估计分布式最优潮流全局变量和拉格朗日乘子的收敛值；将估计的收敛值作为交替方向乘子法的热启动解，继续执行交替方向乘子法迭代，直到算法收敛。

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