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龙图腾网获悉福州大学申请的专利计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位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：CN120764392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511148517.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位方法是由邵振国;周礼鹏;陈飞雄;徐询;庞奥康设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位方法，基于分布式新能源的谐波发射特性构建谐波发射模型，通过迁移学习将已监测节点的谐波特性迁移至未监测节点以生成谐波伪量测数据，所述谐波伪量测数据用于弥补未监测节点量测缺失；利用所述谐波伪量测数据及实际谐波量测数据，通过多层感知拓扑自适应图卷积网络实现谐波状态估计，所述网络通过动态融合多阶邻接矩阵的可学习权重适配拓扑切换，并将配电网谐波传递方程作为物理约束嵌入损失函数，输出各节点谐波注入电流估计值；基于所述谐波注入电流估计值进行持续积累，通过统计分析各节点谐波注入电流的统计特性，结合预设判据综合辨识配电网中的谐波源节点。

本发明授权计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种计及拓扑切换与新能源谐波伪量测的三相配电网谐波源定位方法，其特征在于：基于分布式新能源的谐波发射特性构建谐波发射模型，通过迁移学习将已监测节点的谐波特性迁移至未监测节点以生成谐波伪量测数据，所述谐波伪量测数据用于弥补未监测节点量测缺失；利用所述谐波伪量测数据及实际谐波量测数据，通过多层感知拓扑自适应图卷积网络实现谐波状态估计，所述网络通过动态融合多阶邻接矩阵的可学习权重适配拓扑切换，并将配电网谐波传递方程作为物理约束嵌入损失函数，输出各节点谐波注入电流估计值；基于所述谐波注入电流估计值进行持续积累，通过统计分析各节点谐波注入电流的统计特性，结合预设判据综合辨识配电网中的谐波源节点； 所述多层感知拓扑自适应图卷积网络包括拓扑自适应图卷积神经网络、边权值卷积及动态注意力机制；其中，拓扑自适应图卷积神经网络通过多阶归一化邻接矩阵与对应层节点特征矩阵及可学习权重矩阵的乘积之和，经激活函数处理得到下一层节点特征矩阵；所述节点特征矩阵包含电压、电流谐波分量；所述多阶邻接矩阵通过Dropout优化丢弃冗余阶数； 所述边权值卷积通过多层感知机基于边特征动态生成卷积核权重矩阵，以捕捉图结构中节点间的复杂关联；所述边特征包含线路阻抗参数与拓扑连接类型； 所述动态注意力机制通过对相邻节点的原始注意力分数经LeakyReLU激活函数处理后，再经softmax归一化得到注意力系数，以差异化分配邻居节点信息对当前节点新特征的影响权重； 所述物理约束的损失函数包括预测谐波状态与真实谐波状态的均方误差，以及估计测量值与实际测量值的偏差项；其中，偏差项在偏差绝对值不超过阈值时为偏差平方，在偏差绝对值超过阈值时为阈值与偏差绝对值的乘积减去阈值平方的一半。

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