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龙图腾网获悉合肥工业大学;科大智能电气技术有限公司申请的专利一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法及系统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：CN120892819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511405904.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法及系统是由孙伟;魏鹏羽;秦明辉;顾磊;童杰;马聪;黄云志;李奇越;李帷韬;张志强;张倩;黄磊;丁立健设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法及系统，包括：采集历史配电网中安装智能电表节点的数据，构建数据集；由此解算出导纳矩阵，推出网络拓扑结构，初步估计线路参数；基于图卷积网络GCN对电网拓扑建模，计算每个节点的重要性，再通过损失函数迭代优化测量装置SMD的放置策略；在此基础上，采用SMD数据作为图神经网络GNN的输入，对系统做出实时网络拓扑和参数辨识；若识别到网络拓扑发生改变则通过迁移学习方法对已预训练完成的图神经网络GNN参数进行微调以适应新的拓扑结构，并重新辨识参数。通过本方法可以在有限测量设备情况下，优化测量设备放置策略并提高配电网拓扑和参数的辨识实时性和精度。

本发明授权一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电系统实时网络拓扑和参数辨识方法，其特征在于，包括： S1、采集历史配电网中安装智能电表节点的数据，构建数据集； S2、利用智能电表的测量历史数据，解算出导纳矩阵，推出网络拓扑结构，初步估计线路参数； S3、基于图卷积网络GCN对电网拓扑建模，将每个电网节点作为图的节点，电网线路作为图的边，通过消息传递机制计算每个节点的重要性，再通过总损失函数迭代优化图卷积网络GCN参数，利用图卷积网络GCN获得测量装置SMD的放置策略； S4、在优化实时测量装置SMD放置节点的基础上，采用实时测量装置SMD数据作为图神经网络GNN的输入，对系统做出实时网络拓扑和参数辨识； S5、采用SMD采集的实时电流数据识别配电网拓扑状态是否改变；若发生改变则通过迁移学习方法对已预训练完成的图神经网络GNN参数进行微调以适应新的拓扑结构，并重新辨识参数。

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合肥工业大学;科大智能电气技术有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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