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龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院;太原理工大学申请的专利一种基于多源信息的电力系统暂态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：CN114629111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210105785.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于多源信息的电力系统暂态稳定评估方法是由郑惠萍;刘新元;张超;牛哲文;李瑞;张庚午;张颖;郝鑫杰;赵津蔓;曲莹;闫磊;韩肖清;张一帆;薄利明;暴悦爽;张东霞;李柏堉;杨晶;张仕旻设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息的电力系统暂态稳定评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种属于电力系统暂态稳定评估的基于多源信息的暂态稳定评估方法。首先通过改变系统运行状态和故障条件，对IEEE39节点系统使用电力系统分析综合程序进行批量时域仿真构造海量数据集。然后综合考虑影响系统暂态稳定的影响因素，将运行信息和故障信息作为卷积神经网络模型的输入特征，为更好实现运行信息和故障信息的综合利用，避免特征维度差别对准确率的影响，采用两种不同的特征融合方案对特征进行分阶段融合，并形成不同的暂态稳定评估模型。再利用训练建立的暂态稳定评估模型，对测试集进行暂态稳定评估，并采用混淆矩阵工具中的准确率、查准率、查全率和指标综合评估模型性能。最后通过t‑SNE算法对建立的暂稳评估模型进行可视化展示。

本发明授权一种基于多源信息的电力系统暂态稳定评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息与深度学习的电力系统暂态稳定评估方法，其特征在于，所述暂态稳定评估方法包括以下步骤： 步骤1：通过改变系统运行状态和故障条件，对IEEE39节点系统使用电力系统分析综合程序7.x进行批量时域仿真构造海量数据集； 步骤2：综合考虑影响系统暂态稳定的影响因素，将运行信息和故障信息作为卷积神经网络模型的输入特征，采用2种不同的特征融合方案对特征进行分阶段融合，并形成不同的暂态稳定评估模型； 步骤3：利用训练建立的暂态稳定评估模型，对测试集进行暂态稳定评估，并得出结果； 步骤4：采用混淆矩阵工具中的准确率Acc、查准率Prec、查全率Recall和F1-score指标综合评估模型性能； 步骤5：通过t-SNE算法对所建立的暂态稳定评估模型进行可视化展示； 所述步骤2中将运行信息和故障信息作为卷积神经网络模型的输入特征，采用并行和串行2种特征融合方案对特征进行分阶段融合；选取运行信息和故障信息作为特征，具体为选取故障信息中的故障时间、故障位置、线路和负荷水平4个特征作为故障特征；选取电力系统中电压、负荷和发电机出力特征作为运行特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山西省电力公司电力科学研究院;太原理工大学，其通讯地址为：030000 山西省太原市迎泽区青年路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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