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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化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：CN120893630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511367965.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化方法是由水恒华;钱少龙;张亮设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化方法在说明书摘要公布了：一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化方法，以线路阻抗和额定视在功率为约束，构建多目标权重因子，采用改进谱聚类算法集群划分配电网节点，将集群划分后的微网群过渡成蜂巢状有源配电网；将每个微电网抽象为蜂巢配网单一节点，构建HSPH与微电网的连接关系数学表征，实现蜂巢状有源配电网的稀疏矩阵法建模；以最大化HSPH投资回报率指标和系统稳定性指标为目标函数，优化HSPH的选址策略；基于微网群净负荷时序数据，对HSPH的储能容量进行优化，最终生成蜂巢状有源配电网的最优拓扑结构。通过蜂巢状拓扑和HSPH选址定容优化，提升了配电网对新能源的消纳能力，增加配电网的经济性、可靠性和灵活性。

本发明授权一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图论的蜂巢状有源配电网拓扑结构选定及优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1、以线路阻抗和额定视在功率为约束，构建多目标谱聚类权重因子； 步骤S2、采用改进型谱聚类算法对配电网进行集群划分，构建蜂巢状有源配电网配电，最大化微电网内部边权，最小化微电网间权重，每个微电网簇构成一个蜂巢状有源配电网单元； 步骤S3、将每个微电网抽象为单一节点，构建蜂巢智控功率枢纽与微电网的连接关系数学表征，通过邻接矩阵表示微电网与蜂巢智控功率枢纽间的连接关系，完成蜂巢状有源配电网的稀疏矩阵建模； 步骤S4、以最大化蜂巢智控功率枢纽投资回报率指标和系统稳定性指标为目标函数；所述投资回报率指标包含全寿命周期成本和总收益，其中全寿命周期成本分为初始投资成本与后期维护成本，总收益包含峰谷电价套利类收益和辅助服务类收益；通过网络连通度指标评估选址方案对配电网结构稳定性的影响； 步骤S5、基于微网群净负荷时序数据，结合能量传输效率约束与深度放电修正，对蜂巢智控功率枢纽的储能容量进行优化； 步骤S6、通过邻域操作和更新禁忌表，优化蜂巢智控功率枢纽的选址策略，生成蜂巢状有源配电网的最优拓扑结果； 步骤S1中以线路阻抗和额定视在功率为约束构建多目标谱聚类权重因子，具体过程为： 综合考虑线路的导纳和功率承载能力两个主要电气特性，定义节点和节点之间的动态边权重：，式中：表示节点和节点之间的线路导纳的绝对值，表示配电网中所有线路导纳的绝对值；表示节点和节点之间线路的最大功率承载能力，表示配电网所有线路的最大功率承载能力； ； 式中：表示线路的权重；为导纳因子，为功率因子；是调节因子，用于调节导纳因子与功率因子在权重矩阵中的相对权重； 对配电网进行集群划分，构建蜂巢状有源配电网，具体过程为： 步骤S21、所述改进型谱聚类算法通过构建反映线路电气特性的加权邻接矩阵并求解归一化拉普拉斯矩阵，实现配电网的节点划分： 定义度矩阵为对角矩阵，对角元素反映节点在网络中的连接强度，计算公式如下：； 构建拉普拉斯矩阵并对称归一化：； 式中：是度矩阵的逆平方根；是配电网的权重矩阵；是拉普拉斯矩阵的对称归一化表示； 步骤S22、基于特征向量矩阵，采用K-means聚类算法进行节点划分，构建特征向量矩阵并归一化，选取前k个最小非零特征值对应的特征向量，按列组成特征矩阵V； ；式中：为预设的簇数量，为第个簇的中心，是指示函数，当节点属于蔟时，否则为0； 根据K-means划分算法输出的簇标签，将配电网划分为k个子集，每个子集包含的节点以及节点之间的连接边构成一个候选的微电网； 提出蜂巢状有源配电网的稀疏矩阵建模方法： 步骤S31、构建维连接矩阵，其中：； 步骤S32、在连接矩阵C基础上衍生另外两层矩阵,功率交互矩阵和故障响应特性矩阵，功率交互矩阵，定义为当连接矩阵C为非零元素是，，表征蜂巢智控功率枢纽与微网间的最大传输功率；柔性投切矩阵，定义为当故障时强制，将蜂巢智控功率枢纽与微网间的连接断开，系统正常运行时。

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