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龙图腾网获悉国网山东省电力公司青岛供电公司申请的专利基于VMD-MVO-ESN相结合的避雷器阻性电流预测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：CN118211105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311759772.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于VMD-MVO-ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法及系统是由刘新民;盛吉正;崔杨;李冰;朱蕾;张修平;伊放;崔梅设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VMD-MVO-ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VMD‑MVO‑ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法及系统。为了选择和设计合适的避雷器，使其在保护电力系统中的防雷能力进行评估和比较，使其保证在特定工作条件下的性能和可靠性，因此需要对避雷器的阻性电流进行精准预测。本发明中，采用变分模态分解法对原始的阻性电流序列进行分解，剔除内部存在的噪声，分解后的多个信号分量同时进行模型的建立，通过多元宇宙算法优化回声状态网络中的储备池中的结构参数，最后完成各个信号分量的预测并将其结果进行组合累加，实现对避雷器阻性电流的精准预测，保证电力系统的安全稳定运行。

本发明授权基于VMD-MVO-ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VMD-MVO-ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取避雷器阻性电流信号的原始数据，并采用VMD算法对其进行分解，得到阻性电流信号的各个IMF分量，划分相应的训练和测试样本； 步骤2：对各个IMF分量同时建立MVO-ESN避雷器阻性电流组合预测模型，利用MVO算法优化ESN模型结构中储备池的四个参数，所述的四个参数包括：储备池规模、收缩因子、谱半径、稀疏程度，将最优参数重新代入到ESN模型中进行训练；具体步骤为： 1将各个模态根据希尔伯特变换得到解析信号： 式中，μk为第K个模态函数，δt为狄拉克函数； 2对变换后的解析信号与中心频率进行结合，最后得到对应模态频谱： 式中，μk为第K个模态函数，ωk第K个中心频率； 3得到解调信号梯度平方L2范数，并转化为约束变分模型，公式如下： 式中，{μk}:＝{μ1,L,μk}和{ωk}:＝{ω1,L,ωk}所有的模态数和其中心频率，为求导符号，为指数信号； 4引入拉格朗日算子λ和二次惩罚因子α、转化为无约束问题，具体函数表达式如下： 式中，为λ拉格朗日算子，α为二次惩罚因子，μk为第K个模态函数； 5针对求解式4中目标函数最优问题，根据交替方向乘子法更新参数 关于参数的更新公式为： 关于参数的更新公式为： 关于参数的更新公式为： 6重复满足上述迭代过程进行更新直到满足条件时停止迭代 式中，e为判别精度； 步骤3：将阻性电流信号的测试数据代入到组合后的预测模型中得到各个分量的预测结果，将各自预测结果进行重组得到输出序列。

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