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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种配电网状态评估方法和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：CN120106623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510600521.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种配电网状态评估方法和系统是由邱桂华;周俊宇;吴树鸿;邝梓佳;陈宇婷;郭志燊;杨忠藩设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网状态评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网状态评估方法和系统，涉及配电网状态评估技术领域，通过获取待评估配电网的多个测量数据，基于预设的窗口长度对各个测量数据进行筛选，得到相应的突变测量数据和目标测量数据，基于预设的虚假数据检测模型对各突变测量数据进行异常检测，得到相应的目标虚假测量数据，通过对各目标虚假测量数据进行自适应滤波处理，得到相应的目标状态值，再根据各目标状态值和目标测量数据对待评估配电网进行状态评估。克服了现有技术主要通过鲁棒状态估计方法对配电网状态进行评估，但通常会将所有波动数据视为虚假数据，导致对真实波动数据的误判，降低了配电网状态评估的准确性的技术问题。

本发明授权一种配电网状态评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网状态评估方法，其特征在于，包括： 获取待评估配电网的多个测量数据，基于预设的窗口长度对各个所述测量数据进行筛选，得到相应的突变测量数据和目标测量数据； 基于预设的虚假数据检测模型对各所述突变测量数据进行异常检测，得到相应的目标虚假测量数据； 将各所述目标虚假测量数据进行自适应滤波处理，得到相应的目标状态值； 根据各所述目标测量数据和各所述目标状态值进行状态评估，得到所述待评估配电网对应的评估结果； 所述虚假数据检测模型包括第一检测模型和第二检测模型，所述基于预设的虚假数据检测模型对各所述突变测量数据进行异常检测，得到相应的目标虚假测量数据的步骤，包括： 获取多个训练测量数据，对各个所述训练测量数据进行数据预处理，生成测量特征集； 采用所述测量特征集的第一特征集输入所述第一检测模型进行训练，生成第一目标模型和第一误差阈值； 采用所述测量特征集的第二特征集输入所述第二检测模型进行训练，生成第二目标模型和第二误差阈值； 基于所述第一目标模型和所述第一误差阈值对各所述突变测量数据进行筛选，得到相应的初始虚假测量数据； 基于所述第二目标模型和所述第二误差阈值对各所述初始虚假测量数据进行筛选，得到相应的目标虚假测量数据； 所述采用所述测量特征集的第一特征集输入所述第一检测模型进行训练，生成第一目标模型和第一误差阈值的步骤，包括： 按照预设比例对所述测量特征集的第一特征集进行划分，得到第一训练特征集和第一测试特征集； 采用所述第一训练特征集对所述第一检测模型进行训练，得到第一目标模型； 将所述第一测试特征集输入所述第一目标模型，得到多个测试稳态节点状态值； 根据所述第一测试特征集计算各个所述测试稳态节点状态值的第一相对预测误差； 根据各个所述第一相对预测误差大小从大到小进行排序，并选取前预设数量值的第一相对预测误差组成第一序列； 选取所述第一序列中的最小值作为第一误差阈值。

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