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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司金華供電公司;國網浙江省電力有限公司義烏市供電公司申請的專利基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法及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：CN119419791B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510005810.4，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法及系統是由陳英俊;鮑衛東;陳榮;黃劍峰;吳曉飛;駱曉劍;朱新林設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及電力系統技術領域，提供了基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法及系統，其采用基于深度學習的數據處理算法來分別對發電側數據、電網側數據和用戶側數據的時間隊列進行嵌入編碼和主成分時序聚合，以此根據發電側數據特征主成分時序聚合表示、電網側數據特征主成分時序聚合表示和用戶側數據特征主成分時序聚合表示之間的時空顯著聯合表示來智能地得到碳排放的短時預測值。這樣，通過整合發電側、電網側和用戶側的多源數據，可以更準確地捕捉配電網中復雜的時序動態關系，使得碳排放的預測更加精準，從而顯著提升了碳排放預測的實時性、全面性和智能程度。

本發明授權基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于時序動態解析的配電網結構動態推演方法，其特征在于，包括： 獲取發電側數據的時間隊列、電網側數據的時間隊列和用戶側數據的時間隊列； 分別對所述發電側數據的時間隊列、所述電網側數據的時間隊列和所述用戶側數據的時間隊列進行嵌入編碼以得到發電側數據嵌入編碼向量的時間隊列、電網側數據嵌入編碼向量的時間隊列和用戶側數據嵌入編碼向量的時間隊列； 分別對所述發電側數據嵌入編碼向量的時間隊列、所述電網側數據嵌入編碼向量的時間隊列和所述用戶側數據嵌入編碼向量的時間隊列進行動態主成分時序聚合以得到發電側數據特征主成分時序聚合表示向量、電網側數據特征主成分時序聚合表示向量和用戶側數據特征主成分時序聚合表示向量，包括：從所述發電側數據嵌入編碼向量的時間隊列中提取當前發電側數據嵌入編碼向量和歷史發電側數據嵌入編碼向量的序列后進行主成分提取以得到當前發電側數據主成分表示向量和歷史發電側數據主成分表示向量的序列；對所述當前發電側數據主成分表示向量和歷史發電側數據主成分表示向量的序列進行圖主成分傳播聚合以得到所述發電側數據特征主成分時序聚合表示向量； 基于所述發電側數據特征主成分時序聚合表示向量、所述電網側數據特征主成分時序聚合表示向量和所述用戶側數據特征主成分時序聚合表示向量之間的電網多源因素時空顯著聯合表示，得到碳排放的短時預測值； 電網多源因素時空顯著聯合表示，公式表示為： Vorder＝Order{Si} Si＝∈i,i＝1,2,...,L； u＝averageV； 其中，V為所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量，average·表示對向量進行均值計算，u為所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量的均值，vi為所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量中第i個位置的特征值，d為所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量的長度，σ2為所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量的方差，為高斯密度概率函數，L表示L次隨機采樣，∈i和Si表示對所述電網多源因素時空顯著聯合表示向量進行L次隨機采樣得到的第i個電網狀態隨機擾動特征值，Order{Si}表示對Si進行從大到小有序化排列，Vorder為所述電網狀態隨機擾動有序向量，表示向量的二范數的平方，e為所述電網狀態能量調制特征值，⊙表示按位置點乘，表示矩陣相乘，VT為V的轉置向量，Mt為所述電網狀態最佳樣例提示正交調制矩陣，V′為優化的電網多源因素時空顯著聯合表示向量。

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浙江省電力有限公司金華供電公司;國網浙江省電力有限公司義烏市供電公司，其通訊地址為：321016 浙江省金華市婺城區秋濱街道花溪路878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”。