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龙图腾网获悉国网天津市电力公司城西供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识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：CN120357472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510811609.5，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识方法是由宋兴旺;郭凌旭;孙明军;李子逸;张颖;张杰;仝新宇;李晓永;郝毅;魏炜;张渭澎;甄庆;张思涵;张健;张鑫;陈曦设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识方法，涉及配电网阻抗矩阵辨识技术领域。该方法可以构建待辨识配电台区的包括台区配总二次侧和至少一个用户电表的节点集，利用实时采集的各个节点的特征向量数据，基于训练好的配电台区三相阻抗矩阵辨识模型，对待辨识配电台区的三相阻抗矩阵进行识别，避免了现有方法依赖已知网络拓扑、物理规律拟合不足等问题，适用于拓扑结构未知或者动态变化的配电台区，满足了配电网精细化运行与控制的要求。

本发明授权基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 以台区配总二次侧和用户电表为节点，构建待辨识配电台区的包括台区配总二次侧和至少一个用户电表的节点集； 获取实时采集的待辨识配电台区的台区配总二次侧的三相电压幅值、三相注入电流幅值、三相注入有功功率和三相注入无功功率，以及获取实时采集的待辨识配电台区的各个用户电表的三相电压幅值、三相注入电流幅值、三相注入有功功率和三相注入无功功率； 根据待辨识配电台区的台区配总二次侧和各个用户电表的三相电压幅值、三相注入电流幅值、三相注入有功功率和三相注入无功功率，构建节点集中各个节点的特征向量； 将各个节点的特征向量输入预先训练好的配电台区三相阻抗矩阵辨识模型，输出待辨识配电台区的三相阻抗矩阵，并标记为，是一个3n×3n的复矩阵，复矩阵的各个元素中实数部分是电阻值，虚数部分是电抗值，n为总节点数；其中，配电台区三相阻抗矩阵辨识模型基于自监督图注意力网络，并结合三相电压一致性、三相注入有功功率和三相注入无功功率误差约束、一致性正则化损失的融合损失函数，进行训练得到；一致性正则化损失是用于约束模型在输入发生噪声扰动时前后保持一致性； 其中，通过以下步骤训练得到配电台区三相阻抗矩阵辨识模型： 以样本配电台区的台区配总二次侧和至少一个用户电表作为各个样本节点，构建样本配电台区的样本节点集； 选取样本配电台区的台区配总二次侧和各个用户电表的历史三相电压幅值、历史三相注入电流幅值、历史三相注入有功功率和历史三相注入无功功率，构建样本节点集中各个样本节点的特征向量； 建立自监督图注意力网络的模型结构，其中，图注意力部分由图注意力层构成，每个图注意力层内设置多个注意力头并行计算，通过堆叠多个图注意力层实现深层特征提取； 构建结合三相电压一致性、三相注入有功功率和三相注入无功功率误差约束、一致性正则化损失的融合损失函数； 运用预设的多种神经网络参数初始化策略，针对不同类型的网络层进行差异化初始化，将样本节点集中各个样本节点的特征向量输入自监督图注意力网络的模型结构进行训练，使用预设的优化器在训练节点上最小化融合损失函数，实现自监督图注意力网络的模型结构的梯度优化，同时在验证集上利用预设的早停技术自动触发训练终止条件，得到基于自监督图注意力网络的配电台区三相阻抗矩阵辨识模型。

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