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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;合肥工业大学申请的专利基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法及系统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：CN119813364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510309973.1，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法及系统是由陈波;徐在德;韩平平;刘柳;程思萌;汪硕承;钟宇杰;周煦光;戈田平;郝钰;刘畅设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法及系统，方法包括：获取n组用于辨识待辨识参数的实测数据，根据改进卷积神经网络辨识所述实测数据，得到参数辨识初步结果，将n组参数初步辨识结果输入PSASP软件中B类分布式电源单机并网模型，测量每组辨识结果在各工况下的电气量，筛选n组电气量的加权平均偏差相对误差最小值作为最终的参数辨识结果。能运用多组实测数据辨识分布式电源封波特性参数，从而对B类分布式电源低电压封波控制精确建模。

本发明授权基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实测数据的分布式电源封波特性参数辨识方法，其特征在于，包括： 获取n组用于辨识待辨识参数的实测数据； 根据改进卷积神经网络辨识所述实测数据，得到参数辨识初步结果，其中，所述改进卷积神经网络中包含自适应边缘填充Full卷积和Valid卷积，所述改进卷积神经网络的结构包括： 输入层：收集数据，数据预处理以及转换成图片； 第一卷积层：引入自适应边缘填充机制，在卷积过程中，根据边缘像素的邻域特征动态调整填充值； 池化层：对处理后的图像进行下采样，从特征映射的区域中获取最大值； 第二卷积层，在卷积过程中，不对输入数据周围进行的零值填充，使用预设尺寸的卷积核进行多次卷积，对局部特征进行强化，同时缩小输出特征图的尺寸； 全连接层：采用softmax全连接，得到的激活值即卷积神经网络提取到的图片特征； 输出层：输出多卷积层混合卷积神经网络算法计算的最终结果； 所述自适应边缘填充Full卷积包括： 提取原始输入图像； 使用传统卷积层对输入图像进行初步卷积操作，提取基本的边缘特征； 初步提取边缘特征图； 使用傅里叶变换方法对边缘特征图进行频率分析，确定不同区域的频率特性； 根据频率分析结果，对不同区域应用不同的填充策略，其中，所述填充策略包括：对于高频区域，采用预设的填充值，以保留细节信息，对于低频区域，增加填充值，以平滑特征； 输出经过自适应填充后的特征图； 将n组参数初步辨识结果输入PSASP软件中B类分布式电源单机并网模型，测量每组辨识结果在各工况下的电气量，筛选n组电气量的加权平均偏差相对误差最小值作为最终的参数辨识结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;合肥工业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。