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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法及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：CN121192698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511736514.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法及装置是由陈蕾;徐玮韡;韦巍;夏杨红;林佳龙;胡旭波;杨鹏程;张雪松;翁秉宇;徐重酉;孙益辉;马文皓设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法及装置，属于光伏并网控制技术领域。该方法通过对并网点三相电流进行采样与信号提取，利用长短期记忆网络对下一控制周期的无功、谐波和不平衡电流分量进行预测，结合边缘优化器动态生成多目标补偿指令。系统通过多频段准比例谐振控制器进行电流精确跟踪，并针对高次谐波引入时延补偿机制，以提升动态响应与控制精度。同时，系统具备云端数据同步与模型更新能力，能够长期自适应电网状态变化。该方法可有效提升光伏并网系统的电能质量，降低谐波含量与电流不平衡度，具有响应快速、控制精确和部署灵活的优点，适用于复杂电网环境下的智能光伏控制场景。

本发明授权基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能预测与优化的电能质量优化方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1，对并网点的三相电流进行采样得到三相电流，经Clark和Park变换及二阶广义积分器滤波器处理，提取出正序无功电流分量、负序电流分别在dq轴上的分量和三相电流的谐波分量，基于三相电流的谐波分量计算得到三相谐波电流最大有效值； S2，构建长短期记忆网络电流预测模型，将步骤S1的结果作为该模型的输入，通过该模型输出下一控制周期的正序无功电流分量、负序电流分别在dq轴上的分量以及三相谐波电流最大有效值的预测值；并基于下一控制周期的正序无功电流分量、负序电流分别在dq轴上的分量以及谐波电流最大有效值的预测值计算得到未补偿的无功电流、谐波电流以及不平衡电流，并将未补偿的无功电流、谐波电流以及不平衡电流作为优化对象； S3，基于步骤S1的结果和Softmax函数，获得每个优化对象的权重系数； S4，基于优化对象和S3获得的优化对象的权重系数，构建优化目标函数； S5，采用Q-learning强化学习算法求解构建的优化目标函数，得到下一周期的补偿指令； S6，根据S5获得的结果，利用多频段准PR控制器，使光伏逆变器实现电流多频段精确跟踪。

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