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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司申请的专利一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118862661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410893969.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法是由李海峰;王之伟;薛恒宇;徐贤;金涛;徐云清设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法。首先产生并收集动态事件样本集，保存扰动前、扰动过程、扰动后回复曲线；其次结合直流落点近区无功支撑设备设备，构建单机无穷大测试系统，提取参数；再次构建机器学习模型输入特征向量和输出特征向量，形成样本库；接着搭建不同类型监督式学习模型框架，并获得最优评估模型；最后根据上述评估结果，选取排名前K位的模型，并以加权平均的方式输出直流落点近区无功支撑设备有功功率和无功功率曲线，作为最终直流落点近区无功支撑设备代理模型。本发明结合了直流落点近区无功支撑设备动态外特性，建立该控制器代理模型，能够提升电力系统仿真的准确性。

本发明授权一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合机器学习的直流落点近区无功支撑设备代理模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、针对SVG设备使用相量测量单元PMU、故障录波仪或使用封装模型仿真推演产生并收集动态事件样本集，保存扰动前、扰动过程、扰动后回复曲线； 步骤2、结合SVG设备，构建单机无穷大测试系统，提取SVG设备动态模型参数、并网母线电压幅值、并网母线电压相角曲线、SVG设备有功功率、SVG设备无功功率； 步骤3、构建机器学习模型输入特征向量和输出特征向量，形成样本库，并随机选取80％作为训练集，剩余20％作为测试集； 步骤3中，输入特征向量包括SVG动态模型参数、母线电压幅值曲线和母线电压相角曲线； 步骤3中，输出特征向量包括SVG有功功率曲线和SVG无功功率曲线； 步骤4、搭建不同类型监督式学习模型框架，针对每种模型分别选取超参数集合，使用训练集和测试集优化超参数组合，以获得最优评估模型；其中模型质量以最小化RMSE为目标； 步骤5、以最小化RMSE为目标评估模型质量，选取排名前K位的模型，并以加权平均的方式输出SVG有功功率和无功功率曲线，作为最终SVG代理模型。

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