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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种深度神经网络概率潮流计算方法及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：CN120999637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511493264.X，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种深度神经网络概率潮流计算方法及系统是由陈俐;彭春华;袁曦;孙惠娟设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络概率潮流计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种深度神经网络概率潮流计算方法及系统，属于电力系统分析领域。方法包括：获取电力系统参数与置信水平，确定状态变量及阶数；建立并线性化非线性潮流方程得雅可比矩阵；以节点电压向量作为输入，将支路导纳作为物理信息嵌入基于多头自注意力机制和半不变量引导的深度神经网络模型中，求解雅可比矩阵，计算灵敏度矩阵；计算并聚合半不变量，传递至状态变量；标准化后用六阶Cornish‑Fisher级数得分布函数，在机会约束下，结合置信水平算波动区间实现量化评估。本发明降低了概率潮流计算复杂度，解决了传统方法在处理网络拓扑复杂性问题时的局限性，实现了对概率潮流的量化评估。

本发明授权一种深度神经网络概率潮流计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络概率潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取电力系统的节点类型、支路导纳，以及风电、光伏出力与负荷的概率分布参数与置信水平；确定直角坐标系下的状态变量，并设定半不变量与Cornish-Fisher级数展开的最高阶数； 步骤二：在直角坐标系下建立注入功率与节点电压向量的非线性潮流方程，并对非线性潮流方程进行线性化处理，得到线性化潮流方程及对应的雅可比矩阵； 步骤三：以节点电压向量作为输入，将支路导纳作为物理信息嵌入基于多头自注意力机制和半不变量引导的深度神经网络模型中，求解雅可比矩阵； 所述基于多头自注意力机制和半不变量引导的深度神经网络模型包括： 输入层接收节点电压向量； 物理信息嵌入层将支路导纳作为先验知识嵌入网络参数；为各节点之间的电导，为各节点之间的电纳； 利用多层感知器,通过非线性激活函数和物理信息嵌入学习输入节点电压向量到输出雅可比矩阵的映射，输出的特征随即被送入归一化层进行处理；接着将归一化层的输出进行特征嵌入和多头拆分，构建多头自注意力机制中的查询矩阵、键矩阵和值矩阵，然后进行缩放点积注意力，计算出每个注意力头的注意力之后进行特征融合以及残差连接，最后通过输出层生成雅可比矩阵； 步骤四：基于所述步骤三得到的雅可比矩阵计算其逆矩阵，得到灵敏度矩阵； 步骤五：根据光伏有功出力、风电机组有功出力和负荷有功功率的概率密度函数，分别计算其各阶矩及半不变量，并利用半不变量的可加性聚合得到节点注入功率的各阶半不变量； 步骤六：利用灵敏度矩阵将节点注入功率的各阶半不变量传递至状态变量，得到电压幅值与相角所对应的半不变量； 步骤七：对状态变量的半不变量进行标准化处理，采用六阶Cornish–Fisher级数展开近似其分位函数，并通过反演操作获得累积分布函数和概率密度函数； 步骤八：在给定置信水平下，在机会约束下，基于分位函数计算状态变量的波动区间；通过分层设置置信水平，实现对概率潮流的量化评估。

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