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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强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：CN120806384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511278156.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强方法是由刘会荣;潘建兵;邓志祥;王书恒设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强方法，步骤如下：构建以电网设备为节点的电网图结构；通过图注意力网络预测节点受损概率，定义高风险节点集合；依据高风险节点及其传播路径，构建混合整数规划模型并求解，生成灾前最佳电网结构调整策略；结合该策略，利用深度强化学习算法生成资源调度方案；仿真运行后计算电网韧性核心指标，若指标低于预设阈值则优化结构调整策略；将优化后的策略与调度方案上传至调度平台，完成灾前主动防御部署。本发明实现灾前风险预测与拓扑重构、资源部署的协同联动，自动生成差异化灾前防御方案，将“事后抢修”转为“灾前布防”，显著提升灾前防控响应效率。

本发明授权一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络灾前预测的电网拓扑韧性增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：建立以电网设备为节点的电网图结构；基于图注意力网络预测每个节点的受损概率，并基于受损概率定义高风险节点集合； 步骤S2：基于步骤S1中得到的高风险节点集合及其传播路径，构建混合整数规划模型并求解，生成灾前最佳电网结构调整策略； 步骤S3：在步骤S2灾前最佳电网结构调整策略的基础上，利用深度强化学习算法生成资源调度方案； 步骤S4：基于步骤S2输出的灾前最佳电网结构调整策略和步骤S3输出的资源调度方案进行仿真运行，在仿真运行周期内计算衡量电网韧性的核心指标，将核心指标与预设的韧性阈值进行比较，若小于韧性阈值则对最佳电网结构调整策略进行优化，否则不变； 步骤S5：将步骤S4输出的灾前最佳电网结构调整策略和资源调度方案上传至调度平台，在灾害发生前完成主动防御部署； 步骤S2的具体过程为： 步骤S2.1：定义混合整数规划模型的决策变量： 表示节点的供电状态；表示保留节点的供电；表示断开节点的供电； 表示路径的投运状态；表示激活节点间的路径；表示不激活节点间的路径； 步骤S2.2：建立混合整数规划模型的目标函数： ； 式中，表示节点所带的负载大小；表示激活路径所需的操作时间；表示路径的集合；表示动态权重因子；表示图结构中所有节点的集合； 步骤S2.3：设定约束条件，包括电网连通性约束、辐射状运行约束、功率平衡约束和设备容量约束； 步骤S2.4：对混合整数规划模型进行求解，得到最优决策变量即灾前最佳电网结构调整策略，表示节点的最优供电状态，表示路径的最优投运状态；表示图结构中所有节点的集合； 步骤S4中，计算衡量电网韧性的核心指标： ； 式中，表示在时刻，电网中尚未恢复的负载总量；表示电网在正常状态下的总负载；表示仿真周期；表示积分。

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