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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计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：CN119010027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411113400.3，技术领域涉及：H02J3/02；该发明授权一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计方法是由黄蔓云;苑豪博;孙国强;卫志农;臧海祥;韩海腾设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计方法，该方法利用历史状态预测当前时刻的状态区间，并基于非线性优化模型进行区间修正以确保预测区间的合理性；然后，利用基于中值定理的非线性等式放缩方法将非线性区间SE模型转化为线性优化模型，保证估计区间的完备性。本发明提出的算法能够在高比例新能源渗透下的弱可观交直流配电网中准确获取交直流配电网状态的区间信息，为后续安全评估和优化运行提供技术支撑。

本发明授权一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能电表数据的交直流配电网分布式鲁棒状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据交直流配电网的参数信息建立交直流配电网的三相模型，所述参数信息包括交流配电网三相支路的电阻和电抗、直流配电网三相支路的电阻、电压源换流器等效模型的等效电阻和电抗； 步骤2、建立深度学习模型，利用历史智能电表数据、潮流计算生成样本数据，离线训练，所述样本数据中节点电压幅值数据、支路功率数据为深度学习模型训练时候的输入，节点有功注入功率和节点无功注入功率为深度学习模型训练时候的输出； 步骤3、读取节点电压幅值和支路功率的实时量测，并将实时量测输入到训练好的深度学习模型中，获得节点有功注入功率和节点无功注入功率伪量测； 步骤4、建立交流系统的线性化加权最小绝对值估计模型，建立直流系统的加权最小绝对值估计模型； 步骤5、将实时的SCADA量测、节点注入功率伪量测、零注入约束和边界信息带入到步骤4所建立的交流系统的线性化加权最小绝对值估计模型和直流系统的加权最小绝对值估计模型中，分别对交、直流系统进行鲁棒估计，计算得到交、直流系统的状态估计值，所述SCADA量测包含节点电压幅值和支路功率量测，节点注入功率伪量测为步骤3中的深度学习模型生成的节点有功注入功率和节点无功注入功率，零注入约束指的是电网中联络节点的有功注入和无功注入为零，边界信息指的是交流网络和直流网络连接边界上电压源换流器的损耗功率以及有功和无功功率； 步骤6、基于状态估计值计算交、直流系统的边界信息，交换交、直流系统的边界信息，判断不同区域计算得到的边界信息差值是否在允许的误差范围内，如果不是，更新边界信息，重复步骤5和步骤6；如果是，则保存并输出交、直流系统的状态估计值。

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