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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置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：CN120582117B 。

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：202511087213.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置是由董镝;唐琪;钟官添;何子兰;方东成;陈志平;蓝建维;熊仕斌;蒋维;胡志鹏;邢媛媛;李秋实;李硕;刘京设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置，通过采集逆变器并网侧电气量数据和外部扰动数据，并计算电能质量特征参数，形成多维数据矩阵。利用基于贝叶斯网络结构的电能质量多因子分析模型识别降低电能质量的主导因素；利用基于神经网络结构的电能质量动态预测模型预测目标电能质量指标值。根据主导因素确定并网逆变器的控制参数和策略，依据电能质量状态变化确定控制调节时机，基于此控制并网逆变器，抑制电能质量降低。本发明通过多维数据识别主导因素、提前预测指标值，动态确定控制参数、策略及调节时机来控制并网逆变器，提升了逆变器并网电能质量控制的准确性、实时性、智能性及系统可推广性。

本发明授权一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种逆变器并网设备电能质量的影响因素分析与抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集逆变器并网侧的电气量数据，以及会对电能质量产生影响的外部扰动数据，并基于所述电气量数据计算用于衡量电能质量的电能质量特征参数，根据采集和计算得到的数据形成多维数据矩阵； 根据所述多维数据矩阵，利用预训练好的电能质量多因子分析模型识别出降低电能质量的主导因素；所述电能质量多因子分析模型基于贝叶斯网络结构，用于通过贝叶斯网络的因果关系推导识别导致电能质量降低的因素； 根据所述多维数据矩阵，利用预训练好的电能质量动态预测模型预测目标电能质量指标值；所述电能质量动态预测模型基于神经网络结构，用于对所述多维数据矩阵中的时序特征进行挖掘，并对目标电能质量指标值进行预测； 根据所述主导因素确定并网逆变器的控制参数和控制策略，并根据所述目标电能质量指标值确定并网逆变器的控制调节时机，基于所述控制调节时机以及所述控制参数和控制策略进行并网逆变器的控制，以抑制电能质量的降低； 利用预训练好的电能质量多因子分析模型识别出降低电能质量的主导因素，包括： 采用改进主成分分析法对多维数据矩阵进行降维处理，得到降维后的若干个特征；所述改进主成分分析法在进行降维处理过程中，按照下式对所述多维数据矩阵中的数据进行标准化处理： ； ； 式中，表示所述多维数据矩阵中第i条样本、第j个特征经标准化后的结果，表示第i条样本、第j个特征的原始值，表示第j个特征的原始数据均值，表示第j个特征的权重，表示第j个特征的标准差；表示第j个特征维度的变异系数，表示第j个特征维度与目标变量的相关系数； 还按照下式更新协方差矩阵： ； 式中，表示时刻t的协方差矩阵，表示从所述多维数据矩阵中选择数据的滑动窗口大小，表示时刻n的标准化数据；表示滑动窗口内标准化数据的均值，T表示转置操作； 还按照下式确定主成分选择权重： ； 式中，表示第k个主成分选择权重，表示第k个主成分的特征值，表示第k个主成分所包含的原始变量索引集合，为第j个原始变量对目标电能质量指标的因果影响程度； 将降维后的若干个特征输入到预训练的贝叶斯网络，量化各个特征对目标电能质量指标的影响程度，并生成因素贡献率矩阵； 基于所述因素贡献率矩阵，按贡献度降序排列影响因素，选择累计贡献度超过设定阈值的前m个因素作为主导因素，m为设定值。

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