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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建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：CN114611590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210194662.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建方法及系统是由朱禹泓;周永智;韦巍设计研发完成，并于2022-03-01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的电力系统缺失数据重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建方法及系统。本发明将当前时刻存在缺失的电力系统运行数据构建成矩阵并输入至一训练好的图神经网络，获得当前时刻重建的完整的电力系统运行数据；所述矩阵中缺失的电力系统运行数据为远离正常值的固定值表示；所述图神经网络利用基于所述电力系统收集的历史运行数据训练获得。本发明利用图神经网络从历史数据中学习到量测数据间复杂的时空相关性，从而准确高效的重建缺失的电力系统数据。本发明考虑了电力系统缺失数据重建，对保障电力系统安全稳定运行有着重要意义。

本发明授权一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的电力系统缺失数据重建方法，其特征在于，具体为：将当前时刻存在缺失的电力系统运行数据构建成矩阵并输入至一训练好的图神经网络，获得当前时刻重建的完整的电力系统运行数据；所述矩阵中缺失的电力系统运行数据采用远离正常值的固定值表示；所述图神经网络利用基于所述电力系统收集的历史运行数据训练获得；所述电力系统运行数据包括每个节点处的电压幅值、电压相角、节点注入有功功率、节点注入无功功率和两两节点间的连接关系；构建成的矩阵包括：表示电力系统中两两节点间连接关系的拓扑矩阵A及特征电气特征矩阵Ht： 其中，Tij表示节点ij的拓扑连接关系，为0则表示两节点不直接相连，为1则表示两节点直接相连；Vtm,i,Vta,i,Pti,Qti分别表示时刻t时节点i处的电压幅值、电压相角、节点注入有功功率和节点注入无功功率，N为电力系统中节点总数。

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