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龙图腾网获悉国网山东省电力公司经济技术研究院申请的专利一种面向极端事件的主网关键元件识别方法和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：CN116244937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310140334.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种面向极端事件的主网关键元件识别方法和系统是由赵龙;杨立超;刘海涛;田鑫;杨思;高效海;杨斌;王男;张丽娜;魏佳;魏鑫;邱轩宇;张玉跃;袁振华;马力;程佩芬;孟祥飞;李淑杨设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向极端事件的主网关键元件识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向极端事件的主网关键元件识别方法和系统，主要涉及极端事件预测技术领域。包括以下步骤：基于负荷重要程度和电力系统应对极端事件的补救措施，以极端事件造成停电的系统损失的最大值为第一目标函数；使用直流潮流模型对电力系统运行进行建模并建立元件约束；基于第一目标函数、电力系统运行建模及元件约束，建立上、下两层鲁棒模型并将此两层鲁棒模型转化为主问题和子问题；对主问题和子问题求解并输出电力系统中的关键元件组合；通过元件的修复顺序确定元件组合中的各元件的重要度排序本发明的有益效果在于：它解决了蒙特卡罗模拟法因事件发生概率小而无法生成相应场景的问题，同时识别了输电网中的关键元件组合。

本发明授权一种面向极端事件的主网关键元件识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向极端事件的主网关键元件识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于负荷重要程度和电力系统应对极端事件的补救措施，以极端事件造成停电的系统损失的最大值为第一目标函数； S2：使用直流潮流模型对电力系统运行进行建模并建立元件约束； S3：基于第一目标函数、电力系统运行建模及元件约束，建立上、下两层鲁棒模型并将此两层鲁棒模型转化为主问题和子问题； S4：对主问题和子问题求解并输出电力系统中的关键元件组合； S5：通过元件的修复顺序确定元件组合中的各元件的重要度排序； 所述步骤S3具体为：考虑极端事件对输电网元件的影响，计及网络重构补救措施，建立两层鲁棒模型，寻找全场景中的最坏场景；在上层模型中，依据电力系统做出的重构方案，确定元件损坏方案，使系统的失负荷量达到最大，在下层模型中，输电网运行人员使用网络重构来降低元件损坏对系统造成的影响，使系统失负荷量最小，使用Camp;CG算法，对建立的两层鲁棒模型进行求解，将两层模型分解为主问题和子问题； 对主问题求解具体为：以系统失负荷量最大为主问题目标函数，主问题计算损失最大的损坏方案，具体形式如下： 目标函数:； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； 其中，至是对偶变量，为线路损坏数，是对内层问题取对偶之后对偶问题的主问题目标函数； 对子问题求解具体为：以系统失负荷量量的最小值为子问题目标函数，运行者通过网络重构和发电机启停使元件损坏的影响降低到最低，计算最优的重构策略。

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