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龙图腾网获悉华能江苏综合能源服务有限公司申请的专利一种电网电力负荷状态智能辨识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：CN120810950B 。

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：202511276953.5，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种电网电力负荷状态智能辨识方法是由周国明;李晨;李锋;杨阳;曹克楠;朱颉;石嘉豪;郭艳;杨晓梅;腾洪顺;张帆设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网电力负荷状态智能辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电网电力负荷状态智能辨识方法，涉及智能电网监测技术领域。本发明包括如下步骤：边缘感知终端同步采集高频电气量与非电气量；采用三层加速DTW算法计算实时数据与标准特征库的相似度；通过动态规划回溯路径实现时序精准匹配，结合随机森林分类器与三维特征空间马氏距离构建复合评价指标；基于LSTM神经网络预测健康指数。本发明通过边缘感知终端实现高频电气量与多模态非电气量的北斗授时同步采集，采用三层加速动态时间规整算法构建复合相似度指标，结合随机森林分类器与三维特征空间马氏距离实现负荷状态精准辨识，提高电力负荷监测效率和负荷辨识结果的准确性。

本发明授权一种电网电力负荷状态智能辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种电网电力负荷状态智能辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：通过部署于电网输入节点的边缘感知终端实时采集高频电气量和非电气量，所述高频电气量包括电压电流波形、功率参数、谐波频谱和瞬态特征量；所述非电气量包括温度参数、湿度参数、气体浓度数据、振动频率和位移与形变数据；将采集到数据按照时间序列进行标准化处理； 步骤S2：制作电力负荷状态最佳情况下，边缘感知终端采集电力负荷的标准特征时间序列，并将标准特征时间序列与实时采集的时序特征进行比对，通过采用动态时间规整DTW算法计算边缘感知终端采集数据与标准数据之间的距离，来判断两者之间的相似度； 步骤S3：在实验室环境下，模拟各类典型负荷工况，对每种标准状态采集多组完整数据周期，构建标准特征时间序列库，采用层次聚类算法对同类状态的特征序列进行聚类分析，提取每类状态的典型特征模式，为每类负荷状态建立三维特征空间模型； 步骤S4：将步骤S2得到的距离值输入到预先训练的随机森林分类器中，结合三维特征空间的马氏距离计算，构建复合相似度评价指标； 步骤S5：基于LSTM神经网络构建时间序列预测模型，向模型输入连续6个采样周期的特征序列，完成对负荷状态演变趋势进行预测，建立状态健康指数计算模型； 步骤S6：通过图神经网络构建电网拓扑关系模型，对相邻节点的状态数据进行空间相关性分析，当区域出现3个及以上节点同时异常时，触发系统级故障预警； 步骤S7：建立在线学习机制，将确认的诊断结果反馈至特征库，每季度自动优化DTW距离阈值和分类器参数；当新型负荷接入时，自动启动特征学习模式，通过迁移学习实现不同区域电网间的知识共享。

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