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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识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：CN119829872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411890869.8，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识别方法是由刘慧;徐杰;曾志刚;潘林强;来金钢设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识别方法，属于电力系统时滞多链路复杂动态网络的拓扑结构识别领域，该方法通过采样网络节点状态，计算网络演化过程中内同步与状态收敛的评估指标，设定触发随机脉冲驱动的阈值，防止网络节点发生内同步或者状态收敛至固定值；然后对采样数据进行清洗和整合，构造适用于压缩感知方法的传感矩阵和采样信号，以建立压缩感知识别网络拓扑的数学模型，通过求解该模型得到网络拓扑信号，进而恢复网络拓扑结构。该方法能够避免由于复杂网络发生内同步或者状态收敛导致的识别失败问题，与传统的基于自适应同步的方法相比控制成本更低，对系统自身的扰动更小。

本发明授权一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进压缩感知的电力系统时滞多链路复杂动态网络拓扑识别方法，其特征在于，包括： S1，实时采集并判断网络节点i的第l个状态分量的范围是否低于预设范围；其中，单层的复杂动态网络用图表示，顶点集表示复杂网络中的所有节点，边集表示网络节点之间所有的两两信息传播链路；电力系统时滞多链路复杂动态网络的节点为电力网络中的发电机或者负载； S2，若是则触发随机脉冲后返回S1，否则判断当前采集时长是否达到预设时长，若是则进入S4，否则进入S3；其中，施加在每个节点的随机脉冲以该节点的编号和时间为随机种子； S3，计算网络的所有节点在当前采样时刻的状态向量与在上一个采样时刻的状态向量之间的相似度E，若E大于对应阈值则触发所述随机脉冲后返回S1，否则直接返回S1； S4，采集网络节点i在预设时间内的状态量，并对其进行数据清洗以删除节点i在所述随机脉冲作用下所产生的状态量；采用清洗后的数据构造传感矩阵及测量信号矩阵，以建立压缩感知数学模型，并对其进行求解计算得到网络的拓扑信号矩阵T；其中，拓扑信号矩阵T的分量为，测量信号矩阵的分量为； 若网络的动力学公式为： ； 则其传感矩阵，测量信号矩阵； 若网络的动力学公式为： ； 则其传感矩阵，测量信号矩阵； 其中，为节点的状态向量，为节点的自身动力学函数，为节点在时刻的状态向量，为第p个子链路的时滞，为网络的所有节点在时刻的状态向量构成的向量，为第M个子链路的时滞，M为网络时滞链路的数量，N为网络的节点个数，分别为网络第个子链路的层内耦合强度和内耦合矩阵，为节点在第个链路的连接权值；表示各个节点状态向量的导数构成的向量。

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