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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于改进极限学习机的谐波源定位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：CN116304852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211506795.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于改进极限学习机的谐波源定位方法是由邵振国;林潇;陈飞雄;张嫣;林洪洲设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进极限学习机的谐波源定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进极限学习机的谐波源定位方法，包括以下步骤：（1）以重构特征集为输入，基于改进极限学习机，建立多标签分类模型，实现谐波源定位。（2）利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息，同时利用标签特定特征学习算法重构特征集；（3）基于邻接矩阵以及灵敏度分析实现测点的优化配置，以重构特征集为多标签分类模型的输入，实现谐波源定位。

本发明授权一种基于改进极限学习机的谐波源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进极限学习机的谐波源定位方法，其特征在于包括以下步骤： 1基于改进极限学习机，建立多标签分类模型； 2利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息，同时利用标签特定特征学习算法重构特征集； 3基于邻接矩阵以及灵敏度分析实现测点的优化配置，以重构特征集为多标签分类模型的输入，实现谐波源定位； 选取h次节点谐波电压Uh与h次支路谐波电流Ih的最大值、最小值以及平均值作为数据源，计算该数据源的充分统计量并作为模型输入特征；假设各状态量满足正态分布，状态量X的充分统计量如式8所示； 对测点监测到的节点谐波电压Uh以及支路谐波电流Ih，根据式8分别计算对应的充分统计量T1Uh、T2Uh、T1Ih与T2Ih，并作为ELM模型的输入特征； yj＝FT1Uh,T2Uh,T1Ih,T2Ihj＝1,...,l9 其中，yj表示第j个标签，利用标签特定特征学习LLSF算法重构样本特征集，该方法能够基于标签特定特征的属性，从原始特征集中提取标签特定特征； LLSF的优化问题表示为式10； 式中： 是元素1-cij形成的矩阵；Tr·表示矩阵的迹运算；||·||F表示矩阵的F范数运算； 得到W的计算值后，即根据W元素的取值来提取标签特征集，并作为谐波源定位模型的输入特征。

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