基于神经网络和增广拉格朗日的交流最优潮流求解方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411169068.2

申请日：

2024-08-23

公开(公告)号：

CN119093377A

公开(公告)日：

2024-12-06

发明(设计)人：

邱高杨梅刘俊勇刘凯周全文旭杨洋彭浩晋高春成

申请人：

四川大学国家电网有限公司西南分部北京科东电力控制系统有限责任公司

申请人地址：

610000 四川省成都市一环路南一段24号

IPC主分类号：

H02J3/06

IPC分类号：

H02J3/48 H02J3/50 H02J3/46 H02J3/00 G06N3/04 G06N3/08

代理机构：

成都高锦道知识产权代理事务所(普通合伙) 51419

代理人：

高峰

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-12-06	公开	公开
2025-07-29	授权	授权
2024-12-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/06申请日:20240823

共 50 条

[1]

基于神经网络和增广拉格朗日的交流最优潮流求解方法 [P].

邱高 ;

杨梅 ;

刘俊勇 ;

刘凯 ;

周全 ;

文旭 ;

杨洋 ;

彭浩晋 ;

高春成 .

中国专利 :CN119093377B ,2025-07-29

[2]

一种基于物理信息神经网络的分散式交流最优潮流求解方法 [P].

黄婉君 ;

巩康裕 ;

张欣然 .

中国专利 :CN119891218A ,2025-04-25

[3]

一种基于物理信息神经网络的分散式交流最优潮流求解方法 [P].

黄婉君 ;

巩康裕 ;

张欣然 .

中国专利 :CN119891218B ,2025-10-31

[4]

一种基于多分支神经网络的分布式交流最优潮流求解方法 [P].

黄婉君 ;

巩康裕 ;

张欣然 .

中国专利 :CN120150147A ,2025-06-13

[5]

一种基于神经网络的最优潮流求解方法及装置 [P].

杨锐雄 ;

陈勇 ;

刘尧 ;

顾延勋 ;

吴宏远 ;

赵晓燕 ;

曾海 ;

胡尊涛 ;

刘盾盾 ;

张洪财 .

中国专利 :CN118983809A ,2024-11-19

[6]

一种基于神经网络的直流最优潮流求解方法及系统 [P].

燕磊 ;

李祖毅 ;

梅林珏昊 ;

鲁泽龙 ;

林柔余 .

中国专利 :CN120745441A ,2025-10-03

[7]

一种基于神经网络的直流最优潮流求解方法及系统 [P].

燕磊 ;

李祖毅 ;

梅林珏昊 ;

鲁泽龙 ;

林柔余 .

中国专利 :CN120745441B ,2025-11-21

[8]

基于拉格朗日物理神经网络的髋关节运动轨迹预测方法 [P].

陈龙文 ;

卢惠民 .

中国专利 :CN120510177A ,2025-08-19

[9]

基于图神经网络与极限学习机的最优潮流求解方法和装置 [P].

马溪原 ;

张喜铭 ;

李文云 ;

杨思蕤 ;

林志达 ;

周长城 .

中国专利 :CN119378596A ,2025-01-28

[10]

基于物理知情神经网络的大规模潮流样本求解方法 [P].

潘李克 ;

黄刚 ;

张正晓 ;

谢鹏林 ;

潘修义 ;

岳晓云 ;

李忠 ;

潘群琼 ;

冯文碧 ;

徐成淦 ;

胡春香 ;

柯鹏程 ;

彭频娇 .

中国专利 :CN115642603A ,2023-01-24

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