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龙图腾网获悉西安交通大学;中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别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：CN119397237B 。

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：202411486249.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别方法是由杜友田;肖庆玉;陈锦辉;吕昊;徐式蕴;李宗翰;傅太国屹;刘俊设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别方法在说明书摘要公布了：一种基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别方法，使用均匀混合的源域和目标域频率响应数据作为输入，建立域特征提取网络、频率参数预测网络和域分类器三个模块，通过迁移学习中的对抗性训练提取跨域一致性特征，并辅以源域的监督式学习和目标域的非监督式学习，能够确保基于源域数据训练得到的频率参数预测网络能够有效地迁移至目标域数据集，有效提升了模型对电网运行方式及拓扑结构变化的适应性。

本发明授权基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于领域自适应的电力系统频率稳定智能增强判别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，结合两种电网不同故障类型和运行方式，构建包含若干均匀混合的源域数据与目标域数据的数据集，其中源域数据与目标域数据均为电网频率响应样本，分别来自所述两种电网； 步骤2，根据频率偏差阈值将每个电网频率响应样本划分为扰动初期频率响应数据和扰动后期频率响应数据； 步骤3，将扰动初期频率响应数据归一化变换至[0,1]区间； 步骤4，构建域特征提取网络，以步骤3的归一化结果为输入，提取时间序列数据的特征； 步骤5，构建频率参数预测网络，以域特征提取网络提取的特征向量为输入，基于注意力机制进行处理，得到频率响应模型参数； 步骤6，构建域分类器网络，以域特征提取网络提取的特征向量为输入，得到样本标签输出，代表样本属于源域或目标域； 步骤7，构造系统损失函数； 步骤8，根据所述扰动后期频率响应数据计算频率响应曲线预测误差，利用梯度下降法进行训练直至由各网络组成的模型收敛； 步骤9，将步骤5得到的频率响应模型参数输入频率响应模型，预测输入时间窗口之后的频率响应曲线； 步骤10，若预测的频率响应曲线最低点超出频率稳定性判别阈值，则判定电网频率不稳定，否则频率稳定。

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西安交通大学;中国电力科学研究院有限公司，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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”。

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