원래 이름 기록: 清华四川能源互联网研究院

本发明涉及档案数字化管理技术领域，具体而言，涉及一种基于模板优先与自适应模型优选的可扩展OCR智能识别方法及系统，主要包括了判断当前目标图像是否属于历史图表模板库内的模板，若是，则将文字识别结果和当前匹配的模板进行融合后输出；若否，对目标图像进行表格识别。本发明在模板优先基础上把“区域分割的属性与置信度”显式注入到候选生成—对齐—融合—一致性优化的全流程中，通过系统的统一目标将几何、拓扑与置信度校准耦合求解：在模板命中时以软先验显著提升处理效率与稳定性，从而在识别精度、信息完整性、处理效率与数据安全方面较现有技术实现全面提升，能够更好地满足行业档案数字化管理的严苛要求。

本发明公开了一种面向台风灾害下图神经网络诱导的主动配电网动态重构系统，包括图神经网络模块、预处理过滤模块、后处理选择模块、优化求解模块和场景生成模块。系统通过开关门控消息传递机制动态模拟拓扑重构，采用拓扑无关局部预测器实现跨网络配置的扩展，结合预过滤非关键开关和后处理置信度选择，在保证物理可行性的前提下将GNN预测与MIP优化相结合。在IEEE 33节点系统实测中，实现了1.64倍计算加速，仅产生0.67%平均最优性差距，有效解决了传统方法计算效率低下的问题，显著提升了配电网应对极端天气的韧性水平。