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龍圖騰網獲悉國網山西省電力公司電力科學研究院;國網江西省電力有限公司電力科學研究院;太原理工大學申請的專利一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法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：CN120320364B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510808686.5，技術領域涉及：H02J3/24；該發明授權一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法是由呂世軒;曹靜;王偉;熊俊杰;鄭麗君;楊冬冬;劉宗偉;耿蒲龍;雷志鵬設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電力系統慣量技術領域，具體指一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法，包括：基于電力系統仿真模型，獲取不同組合的電力場景，基于預設采樣時段內，每組電力場景下各個節點不同時域采樣點的電壓數據，得到每組電力場景下各個節點不同頻域采樣點的電壓頻譜數據后，確定每組電力場景下各個節點的目標頻段；計算每組電力場景下各個節點的慣量理論值；將每組電力場景下各個節點目標頻段內的電壓頻譜數據的幅值模長作為輸入數據，將每組電力場景下各個節點的慣量理論值作為輸出數據，訓練卷積神經網絡，構建基于卷積神經網絡的節點慣量評估模型。本發明提高了電力系統慣量估算的準確性，增強了電力系統運行的穩定性和安全性。

本發明授權一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經網絡的電力系統節點慣量連續評估方法，其特征在于，包括： 基于電力系統仿真模型，獲取不同組合的電力場景，基于預設采樣時段內，每組電力場景下各個節點不同時域采樣點的電壓數據，得到每組電力場景下各個節點不同頻域采樣點的電壓頻譜數據；其中，各個節點包括各個發電機節點、各個負荷節點和各個輸電線路節點； 根據每組電力場景下各個節點電壓頻譜數據的幅值模長能量占比大于能量閾值的電壓頻譜數據，得到每組電力場景下各個節點的頻域采樣點取值范圍，以便確定對應的離散化頻率取值范圍,作為每組電力場景下各個節點的目標頻段； 基于每組電力場景下各個節點預設范圍內各個發電機的慣量常數和額定容量，計算每組電力場景下各個節點的慣量理論值； 將每組電力場景下各個節點目標頻段內的電壓頻譜數據的幅值模長作為輸入數據，將每組電力場景下各個節點的慣量理論值作為輸出數據，訓練卷積神經網絡，構建基于卷積神經網絡的節點慣量評估模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網山西省電力公司電力科學研究院;國網江西省電力有限公司電力科學研究院;太原理工大學，其通訊地址為：030000 山西省太原市迎澤區迎澤街道青年路6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。