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龙图腾网获悉广东诚誉工程咨询监理有限公司申请的专利一种基于深度学习的电力失稳监测与预警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：CN119598281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411611473.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法是由李伟图;区剑锋;肖利军;梁展超;招宝全;高源辉;陈增烁;莫肖忠设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法，包括：根据电力系统的电力潮流数据，识别电力逆流事件和潜在逆流失稳事件；构建电力失稳模式识别模型，识别潜在逆流失稳事件的失稳模式和失稳事件风险等级；基于节点的逆流影响因子，识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点；根据逆流冲击负荷超限的电网关键节点的负荷偏差值，确定需要转移的负荷量，并制定负荷调控方案；基于电力失稳模式识别模型，预测失稳前兆事件转变为逆流失稳事件的时间点；评估实行负荷调控方案后的电网系统稳定性，并基于调控反馈数据优化调控参数。本发明显著提升了电力系统对逆流与失稳事件的监测、预警和动态调控能力，有效保障了电网的安全稳定运行。

本发明授权一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力失稳监测与预警方法，其特征在于，所述方法包括： 根据电力系统的电力潮流数据，识别异常波动幅值超限的时段，确定电力逆流事件，并基于电力逆流事件的频率偏差幅值、偏差恢复率和瞬时变化率，识别潜在逆流失稳事件； 基于历史电力失稳事件的关键参数，构建电力失稳模式识别模型，识别潜在逆流失稳事件的失稳模式和失稳模式为电力失稳的逆流失稳事件风险等级； 根据逆流失稳事件的电网关键节点的实时负荷波动数据，结合节点的逆流影响因子，识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点； 获取逆流冲击负荷超限的电网关键节点的实时负荷数据和历史负荷波动模式，计算每个节点的负荷偏差值，确定每个节点需要转移的负荷量，并制定负荷调控方案； 基于失稳模式为失稳前兆的潜在逆流失稳事件的历史关键参数，预测未来预设时间段内失稳前兆事件的关键参数，并结合电力失稳模式识别模型，预测失稳前兆事件转变为逆流失稳事件的时间点，并实行阻尼系数动态调节方案和共振预警方案； 获取电网关键节点的负荷波动响应，评估实行负荷调控方案、阻尼系数动态调节方案和共振预警方案后的电网系统稳定性，并基于调控反馈数据优化调控参数； 其中，所述根据逆流失稳事件的电网关键节点的实时负荷波动数据，结合节点的逆流影响因子，识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点，包括: 获取逆流失稳事件的电网关键节点的实时负荷波动数据，电网关键节点包括但不限于负荷集中区域连接点、主干线路节点、发电枢纽节点、区域枢纽节点和备用供电节点，负荷波动数据包括节点的负荷变化速率、波动幅度、频率和持续时间；根据电网关键节点的负荷波动数据，结合节点的逆流影响因子，包括电流反向比例、负荷变化的相位角，使用时变负荷反向共振因子评估公式，计算电网关键节点受逆流冲击下的时变负荷反向共振因子，其中是电网关键节点的基准负荷，R是逆流发生时的电流反向比例，表示电流的逆流强度，为负荷变化的相位角，是逆流波动频率，是负荷变化频率，是阻尼系数，表示电力系统对共振的衰减能力；根据时变负荷反向共振因子和电网关键节点的基准负荷，确定电网关键节点受逆流冲击下的负荷波动幅度；根据预设节点负荷波动耐受阈值和计算得到的电网关键节点受逆流冲击下的负荷波动幅度，识别存在逆流冲击负荷超限的电网关键节点；实时监测逆流波动频率、负荷变化频率和变负荷反向共振因子的上升速率，制定阻尼系数动态调节方案和共振预警方案。

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