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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序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：CN119848570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411926843.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序识别方法是由高洁;王卓恒;崔秋实;裴柯雯;胡博;钟加勇设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序识别方法，包括以下步骤：1计算每个用户簇有功功率总和变化序列；2基于变化序列Ci，计算各个用户簇的平均绝对变异性MAV；3基于平均绝对变异性MAV大大小，对用户簇进行降序排列；4基于用户簇G'g，计算变压器每一相有功功率变化序列；5计算用户簇G'g有功功率总和变化与变压器每一相有功功率变化序列的相关性r；若相关性最大且变压器该相有功功率大于用户簇G'g有功功率总和，则该相作为当前用户簇G'g所属相序。本发明通过算法融合框架克服对单一数据质量的依赖，可以更全面地分析数据，提高识别的准确性和可靠性，实现更高精度的用户相序辨识。

本发明授权一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合算法框架的低压配电台区用户相序识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1划分低压配电台区用户簇G＝{G1,G2,…,Gj}； 2计算每个用户簇有功功率总和变化序列C＝{C1,C2,...,Cj}； 3基于变化序列Ci，计算各个用户簇的平均绝对变异性MAV； 4基于平均绝对变异性MAV大小，对用户簇进行降序排列，更新低压配电台区用户簇，记为G′＝{G′1,G′2,...,G′j}； 5基于用户簇G′g，计算变压器每一相有功功率变化序列CT,k； 6计算用户簇G′g有功功率总和变化与变压器每一相有功功率变化序列的相关性r；若相关性最大且变压器该相有功功率大于用户簇G′g有功功率总和，则该相作为当前用户簇G′g所属相序；g初始值为1； 7判断g＞j是否成立，若否，则返回步骤5，若是，则结束相序识别，输出识别结果； 步骤2中，每个用户簇下有功功率总和变化序列记为 其中，每个用户簇有功功率总和变化如下所示： ctPi＝Pim-Pim-t1 式中，Pim、Pim-t为不同时刻用户i的有功功率总和； 步骤3中，平均绝对变异性MAV如下所示： 式中，M为有功序列的长度； 步骤5中，变压器每一相的有功功率变化序列记为 其中，变压器k相的有功功率变化ctPTk如下所示： 式中，t＝1,2，…，TM；TM为两个不同时刻间的样本序列数量；为变压器k相的有功功率；PLoss,k为变压器k相的线损；hi表示用户簇G′g中用户i是否属于相序k的决策变量；k＝{A,B,C}表示相序；n是当前低压配电台区的用户数量；m表示时刻。

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