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龍圖騰網獲悉四川大學申請的專利一種基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119902022B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510085208.6，技術領域涉及：G01R31/08；該發明授權一種基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統是由胡文曦;宋馨月;汪穎;肖先勇;陳韻竹設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統在說明書摘要公布了：本說明書公開了基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統，包括處理器、光伏監控裝置、電力監控裝置和調控硬件；處理器被配置為：基于部署在配電網絡上各光伏站點的光伏監控裝置，采集各光伏站點的光伏出力功率信息，并基于光伏出力功率信息訓練深度卷積生成對抗網絡；利用深度卷積生成對抗網絡生成光伏出力場景；基于光伏出力場景、給定參數、敏感負荷閾值和電力系統的結構參數，確定與給定參數和敏感負荷閾值對應的電壓暫降域識別結果。本說明書提升了場景生成的準確度，使得分布式光伏接入的電壓暫降域刻畫更準確，提高了電壓暫降域識別的準確性。

本發明授權一種基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多重不確定性場景生成的電壓暫降域識別系統，其特征在于，所述該系統包括處理器、光伏監控裝置、電力監控裝置和調控硬件； 所述處理器被配置為： 基于部署在配電網絡上各光伏站點的所述光伏監控裝置，采集所述各光伏站點的光伏出力功率信息，并基于所述光伏出力功率信息訓練深度卷積生成對抗網絡； 利用所述深度卷積生成對抗網絡生成光伏出力場景； 基于所述光伏出力場景、給定參數、敏感負荷閾值和電力系統的結構參數，確定與所述給定參數和所述敏感負荷閾值對應的電壓暫降域識別結果； 基于所述光伏出力場景，利用牛頓-拉夫遜法潮流計算方法確定故障前所述配電網絡的各節點的電壓； 從所述配電網絡的線路中獲取當前母線，根據所述給定參數，通過追加支路法或導納矩陣求逆計算所述配電網絡各節點的阻抗矩陣，以及基于所述故障前各節點的電壓、所述各節點的阻抗矩陣，確定所述當前母線上的各節點發生不同類型短路故障時，敏感負荷所在節點的電壓暫降幅值； 基于所述當前母線各節點發生不同類型短路故障時，所述敏感負荷所在節點的所述電壓暫降幅值，確定母線節點的電壓暫降幅值向量； 基于母線節點的電壓暫降幅值向量與敏感負荷閾值作比較，得到差值向量；并基于差值向量，獲取線路關聯向量； 基于所述線路關聯向量，判斷所述當前母線是否滿足分析條件； 響應于不滿足，則所述當前母線不在電壓暫降域內，并從所述配電網絡中選取下一條線路作為當前母線以繼續判斷； 響應于滿足：則通過牛頓二次插值法對所述當前母線進行分析，獲得所述當前母線的電壓暫降幅值解析式和故障電壓方程；以及，基于所述故障電壓方程，獲取所述當前母線在所述電壓暫降域內的部分，并從所述配電網絡中選取下一條線路作為當前母線以繼續判斷； 當完成所述配電網絡中所有線路的遍歷和迭代時，得到與所述給定參數和所述敏感負荷閾值對應的多個所述電壓暫降域，多個所述電壓暫降域的并集為所述電壓暫降域識別結果； 基于所述電壓暫降域識別結果，生成降壓應對指令；所述降壓應對指令包括指示電力監控裝置的監測頻率、監測精度、上傳間隔周期以及警報閾值； 將所述降壓應對指令發送至電壓暫降域的電力監控裝置； 所述電力監控裝置被配置為： 以所述監測頻率和所述監測精度，采集所述配電網絡中的電力參數序列，并以所述上傳間隔周期上傳所述電力參數序列至所述處理器； 判斷所述電力參數序列中電壓數據是否低于所述警報閾值； 響應于低于所述警報閾值，向所述處理器發送警報信號； 所述處理器還被配置為： 基于所述警報信號確定所述電力監控裝置所在的節點對應的預估影響負荷； 生成調控指令并下發至所述預估影響負荷對應的調控硬件，以控制所述調控硬件進行補償工作。

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