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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估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：CN119482358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411382471.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估方法是由杜兆斌;黄子睿;高佳伟;钟国端;陈柏熹设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估方法，该方法包括下述步骤：获取电力系统中各节点广域量测信息的电压量，将其转化为对应的扰动信号能量值，基于ID3决策树算法构建出评估暂态电压稳定的模型，当电力系统发生短期大扰动后，利用电力系统中各节点PMU量测获取电压动态时间序列，计算各电压时间序列转化所得的电压扰动信号能量，与所构建的决策树中各结点的扰动信号能量分裂阈值进行比较，得到评估结果。本发明实现对电力系统暂态电压稳定性的评估，大大缩减了模型的训练时间成本，且改善了现有方法容易混淆不同形态的电压失稳和电压稳定的问题，提高了模型对电力系统暂态电压稳定的评估准确性。

本发明授权基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扰动信号能量和决策树结合的暂态电压稳定评估方法，其特征在于，包括下述步骤： 针对选定的电力系统，通过数值仿真生成仿真案例，获取电力系统在故障切除后各节点的时序电压数据作为数据样本集，对各样本进行标幺化处理； 根据电压时序样本数据，计算故障切除后暂态电压幅值与其对应节点的电压稳态值之差，基于信号能量法得到各样本下各节点在故障切除后设定时间段内累积到的扰动信号能量，将时间序列数据集转化为扰动能量数据集，对扰动能量数据集进行排序和取均值处理，得到扰动信号能量分裂阈值候选集，具体包括： 根据扰动信号能量集E稳定和不稳定标签，将扰动信号能量集E中的数据样本划分为稳定与不稳定两类，分别记为C1，C2，其在扰动信号能量集E中所占比例分别为p1，p2，计算扰动信号能量集E的原始信息熵： ； 其中，EntE表示扰动信号能量集E的信息熵，对于d维电力系统中的每一节点母线，从中任选一个候选能量分裂阈值，记为，对扰动信号能量集E进行划分时，将扰动信号能量集E分为两个子集，分别记为Eless，Egreater，Eless中每个元素在维度i下均小于等于，而Egreater中的每个元素均大于； 分别统计子集Eless和子集Egreater中稳定样本和失稳样本的数目，计算分类后的条件信息熵，计算表达式如下： ； 其中，和分别为Eless和Egreater的样本数在E中所占的比例； 通过对数据集进行划分所得的信息增益为： ； 从扰动信号能量集分裂阈值候选集包含的n-1个候选能量分裂阈值中选取最大信息增益者作为节点i的最优能量分裂阈值，得到电力系统中所有节点的最优能量分裂阈值，通过比较多个节点的最优能量分裂阈值所对应信息增益的大小，找出电力系统中所有节点的最优能量分割阈值； 通过最大化信息增益及其对应的能量分割阈值选出下一个决策树结点，根据决策树结点的能量分裂阈值将原数据样本分为两类分支后，应根据新分支中所包含的样本情况，删去原扰动信号能量集E中不在该分支的样本的对应行，重新更新其对应的扰动信号能量集E’，以此作为下一个决策树结点筛选的原始扰动能量数据集； 决策树通过多层的if-then规则进行分类，将扰动信号能量分裂阈值候选集输入后，从根结点开始对各维度数据进行比对，依据信息增益选择最优属性作为结点，逐步递归分割数据，直至每个子集中仅包含同类样本或达到预设阈值，叶子结点存储同类样本的标号或多数样本的标号，建立决策树模型作为暂态电压稳定的分类评估模型； 以扰动能量数据集为原始数据对象，以扰动信号能量分裂阈值候选集为条件，基于ID3决策树算法进行分类学习，建立决策树模型作为暂态电压稳定的分类评估模型，树中各结点则对应于某节点的扰动信号能量分裂阈值； 当判定电力系统发生短期大扰动后，基于电力系统中各节点PMU量测获取动态时间序列，计算各动态时间序列转化所得的扰动信号能量，与决策树模型中各结点的扰动信号能量分裂阈值进行比较，得到评估结果。

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