北京
国家知识产权局信息显示，淮南师范学院、安徽玮达通电气技术有限公司申请一项名为“一种基于拓扑感知图神经网络的电力系统广义负荷建模方法”的专利，公开号CN122904699A，申请日期为2026年7月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于拓扑感知图神经网络的电力系统广义负荷建模方法，属于电力系统负荷建模技术领域。所述方法包括：采集并预处理广义负荷节点的电压、电流、有功功率及无功功率等运行数据，构建节点时序样本；根据节点间的物理连接关系、运行关联关系和功率响应相似性，构建多关系广义负荷拓扑图；基于所述拓扑图提取节点空间关联特征和时间动态特征，并对所述空间关联特征和时间动态特征进行自适应融合，得到广义负荷融合特征；基于所述广义负荷融合特征构建有功功率和无功功率响应模型，并利用包含功率响应误差项、拓扑一致性约束项和物理一致性约束项的联合损失函数进行训练，得到目标广义负荷模型。本发明能够综合利用量测数据、拓扑关联及电压电流功率关系，提高广义负荷模型的建模精度、稳定性和泛化能力，为电力系统仿真分析及运行决策提供模型支撑。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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