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龙图腾网获悉武汉大学;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种电力系统高维静态安全域边界拟合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：CN115688572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211338564.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种电力系统高维静态安全域边界拟合方法是由张俊;高天露;戴宇欣;张科;许沛东;陈思远;周自强;陈晓刚;章姝俊;李乃一设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统高维静态安全域边界拟合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力行业安全域边界拟合技术，具体涉及一种电力系统高维静态安全域边界拟合方法，考虑系统发电机出力约束，进行节点负荷值采样，通过潮流计算，筛选出处于安全域内的样本，形成初始样本集。提出边界样本搜索算法，为初始样本集中每一个样本寻找一个处于安全域内的样本，一个安全域外样本，并满足二者距离小于设定的距离阈值。将所处原始功率注入空间的边界样本集中数据通过深度神经网络模型转换到新的三维特征空间中。通过基于信息增益比的加权倾斜决策树算法在特征空间中进行边界的提取，并评估边界性能，选出最优边界。该方法可实现电力系统安全域高维边界的拟合，并缩小与实际边界的误差。

本发明授权一种电力系统高维静态安全域边界拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种电力系统高维静态安全域边界拟合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、初始样本集的生成； 步骤2、为初始样本集中每一个样本寻找一个处于安全域内的样本，一个安全域外样本，并满足，是距离阈值，工程需求设定；形成边界样本集； 步骤2.1、设定边界距离阈值，搜索初始步长； 步骤2.2：依据样本集合的样本数，基于拉丁超立方抽样算法采样个维功率增长方向向量，并对每一个方向向量进行归一化，形成搜索方向向量矩阵； 步骤2.3：对每一个处于样本集合中的，执行如下算法得到边界样本集合，其中为样本对中处于安全域的边界样本，为样本对中处于安全域外的边界样本，集合中共个样本； ； 步骤3、将边界样本集中数据所处的原始功率注入空间，通过深度神经网络模型转换到新的三维特征空间中； 步骤3.1、依据边界样本集数据量及数据维度，选择神经网络进行特征非线性变换；若样本集数量小于10000及数据维度小于100，选择全连接神经网络；否则选择卷积神经网络或循环神经网络； 步骤3.2、选择神经网络优化器为自适应矩估计算法，设定神经网络超参数，进行模型训练，并选出最优模型，将边界样本集中数据所处的原始功率注入空间，通过深度神经网络模型转换到新的三维特征空间中，得到特征空间下的数据集； 步骤4、通过基于信息增益比的加权倾斜决策树算法在特征空间中进行边界的提取，并评估边界性能，选出最优边界。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学;国网浙江省电力有限公司，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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