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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)天津市電力公司城西供電分公司;國網(wǎng)天津市電力公司;國家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120357472B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510811609.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/06；該發(fā)明授權(quán)基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法是由宋興旺;郭凌旭;孫明軍;李子逸;張穎;張杰;仝新宇;李曉永;郝毅;魏煒;張渭澎;甄慶;張思涵;張健;張鑫;陳曦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法，涉及配電網(wǎng)阻抗矩陣辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以構(gòu)建待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的包括臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和至少一個(gè)用戶電表的節(jié)點(diǎn)集，利用實(shí)時(shí)采集的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量數(shù)據(jù)，基于訓(xùn)練好的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)模型，對(duì)待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的三相阻抗矩陣進(jìn)行識(shí)別，避免了現(xiàn)有方法依賴已知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⑽锢硪?guī)律擬合不足等問題，適用于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)未知或者動(dòng)態(tài)變化的配電臺(tái)區(qū)，滿足了配電網(wǎng)精細(xì)化運(yùn)行與控制的要求。

本發(fā)明授權(quán)基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法包括： 以臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和用戶電表為節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的包括臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和至少一個(gè)用戶電表的節(jié)點(diǎn)集； 獲取實(shí)時(shí)采集的待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)的三相電壓幅值、三相注入電流幅值、三相注入有功功率和三相注入無功功率，以及獲取實(shí)時(shí)采集的待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的各個(gè)用戶電表的三相電壓幅值、三相注入電流幅值、三相注入有功功率和三相注入無功功率； 根據(jù)待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和各個(gè)用戶電表的三相電壓幅值、三相注入電流幅值、三相注入有功功率和三相注入無功功率，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)集中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量； 將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練好的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)模型，輸出待辨識(shí)配電臺(tái)區(qū)的三相阻抗矩陣，并標(biāo)記為，是一個(gè)3n×3n的復(fù)矩陣，復(fù)矩陣的各個(gè)元素中實(shí)數(shù)部分是電阻值，虛數(shù)部分是電抗值，n為總節(jié)點(diǎn)數(shù)；其中，配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)模型基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合三相電壓一致性、三相注入有功功率和三相注入無功功率誤差約束、一致性正則化損失的融合損失函數(shù)，進(jìn)行訓(xùn)練得到；一致性正則化損失是用于約束模型在輸入發(fā)生噪聲擾動(dòng)時(shí)前后保持一致性； 其中，通過以下步驟訓(xùn)練得到配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)模型： 以樣本配電臺(tái)區(qū)的臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和至少一個(gè)用戶電表作為各個(gè)樣本節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建樣本配電臺(tái)區(qū)的樣本節(jié)點(diǎn)集； 選取樣本配電臺(tái)區(qū)的臺(tái)區(qū)配總二次側(cè)和各個(gè)用戶電表的歷史三相電壓幅值、歷史三相注入電流幅值、歷史三相注入有功功率和歷史三相注入無功功率，構(gòu)建樣本節(jié)點(diǎn)集中各個(gè)樣本節(jié)點(diǎn)的特征向量； 建立自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)，其中，圖注意力部分由圖注意力層構(gòu)成，每個(gè)圖注意力層內(nèi)設(shè)置多個(gè)注意力頭并行計(jì)算，通過堆疊多個(gè)圖注意力層實(shí)現(xiàn)深層特征提取； 構(gòu)建結(jié)合三相電壓一致性、三相注入有功功率和三相注入無功功率誤差約束、一致性正則化損失的融合損失函數(shù)； 運(yùn)用預(yù)設(shè)的多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化策略，針對(duì)不同類型的網(wǎng)絡(luò)層進(jìn)行差異化初始化，將樣本節(jié)點(diǎn)集中各個(gè)樣本節(jié)點(diǎn)的特征向量輸入自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，使用預(yù)設(shè)的優(yōu)化器在訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)上最小化融合損失函數(shù)，實(shí)現(xiàn)自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)的梯度優(yōu)化，同時(shí)在驗(yàn)證集上利用預(yù)設(shè)的早停技術(shù)自動(dòng)觸發(fā)訓(xùn)練終止條件，得到基于自監(jiān)督圖注意力網(wǎng)絡(luò)的配電臺(tái)區(qū)三相阻抗矩陣辨識(shí)模型。

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