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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司双创中心申请的专利一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制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：CN120357487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510839768.6，技术领域涉及：H02J3/18；该发明授权一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制方法及系统是由李云鹏;何进;王琪;刘绪;张志伟;王伟亮;张飞;葛振宇;沈晓盘;李兵;唐国飞;陈海滨;朱宏文;袁婕设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制方法及系统，获取配电网运行历史数据，进行预处理，构建数据集；使用数据集训练并验证电容投切量预测机器学习模型；基于容性无功投切量、功率因数和电压幅值构建多目标损失函数；对训练好的电容投切量预测机器学习模型的预测结果构建目标函数，进行优化，得到优化结果；对优化结果添加硬约束条件，强制模型的输出在设置范围内；部署在嵌入式设备后的电容投切量预测机器学习模型根据实时数据进行在线学习。本发明能够实现动态场景下的自适应补偿决策，同步优化功率因数、电压稳定性、设备寿命等多目标，有效提升了无功补偿的效果。

本发明授权一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的用户侧无功补偿优化控制方法，其特征在于，包括： S1，获取配电网运行历史数据，进行预处理，构建数据集；所述配电网运行历史数据，包括三相有功功率、三相无功功率、三相功率因数、电压正负序幅值、补偿装置投入电容值、三相电压与额定电压的偏差和三相功率因数差异度； S2，使用数据集对构建好的电容投切量预测机器学习模型进行训练；基于容性无功投切量、功率因数和电压幅值构建多目标损失函数；所述电容投切量预测机器学习模型包括共享层、容性无功预测层、功率因数预测层和电压幅值预测层； S3，在电容投切量预测机器学习模型的训练过程中，对电容投切量预测机器学习模型预测的容性无功投切量按当前可补偿电容的配置容量进行BCD码编码，根据编码结果确定补偿电容的投入次数；构建目标函数对预测得到的容性无功投切量和电压幅值以及电容投切动作次数，进行优化，得到优化结果；对优化后的预测结果添加硬约束条件，以此优化电容投切量预测机器学习模型的网络参数，获得初始电容投切量预测机器学习模型； S4，采集电网运行实时数据，输入初始电容投切量预测机器学习模型进行在线训练得到电容投切量预测值，基于电容投切量预测值实现无功补偿的优化控制。

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苏省电力有限公司南通供电分公司;国网江苏省电力有限公司双创中心，其通讯地址为：226006 江苏省南通市崇川区青年中路52号；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”。