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龙图腾网获悉东北电力大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化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：CN116090887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310011171.3，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化评估方法是由王丽馨;沙东鹤;杨德友;高晗;王鑫太;蔡国伟设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化评估方法在说明书摘要公布了：一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化评估方法属于电力系统运维领域。本发明能够利用广域在线量测的母线电压幅值和相角数据，计算负荷裕度指标并实现电压稳定性精细化分类。同时，该方法中采用单边梯度采样法和互斥特征捆绑技术，实现了高维量测数据空间的降维和特征压缩，有效提高了传统GBDT方法对海量量测数据的处理效率。本发明所提方法在继承传统GBDT方法高精度估计效果的同时，极大提升了对于海量量测数据的处理能力。本发明针对可再生能源大规模接入带来的不确定性分析有更强的鲁棒性；在处理不完整的量测数据和不同的训练数据集大小时具有较好的适用性。因此，本发明所提方法具有很好的实际应用价值。

本发明授权一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于eGBDT的长期电压稳定精细化评估方法，其特征是：包括以下步骤并且以下步骤顺次进行： 步骤一、建立用于电压稳定评估的负荷裕度指标Kp，并进一步将负荷裕度指标Kp的大小和母线电压幅值，将系统电压稳定状态精细化划分为：安全状态，警告状态和紧急状态； 步骤二、利用梯度下降树GBDT方法，构建由多个不同的回归树集成的GBDT模型，根据给定的训练集数据，以对数近似损失函数最小为目标，按照最大负梯度的方向不断迭代训练GBDT模型，构造电压稳定精细化评估模型； 所述构造电压稳定精细化评估模型，具体包括以下步骤： 给定训练集，训练集中包括输入数据及对应的电压稳定状态标签，其中安全状态的标签为S，警告状态的标签为W，紧急状态的标签为E，如式2所示： 其中，n表示负荷母线的数量；i表示第i个系统运行工况；表示第i个母线的电压幅值；表示第i个母线的电压相角；xi表示第i个运行工况下输入样本；yi表示第i个工况对应的样本标签； 定义对数近似损失函数Ly,fx，表示为电压稳定分类预测值与真实值之差，得到公式3： 其中，概率函数pkx是所预测的样本x属于k类的概率：yi是样本标签，yi∈{0,1}，目标分类与预测分类一致，则yi＝1，反之，目标分类与预测分类不一致，则yi＝0；fx是由k个不同的回归树集成的GBDT模型； 按照公式4定义的负梯度误差函数方向反复训练梯度下降树GBDT模型，使得损失函数最小，得到最终的增强型梯度下降树eGBDT模型： 其中，负梯度误差函数表示如下： 公式中，t为迭代次数；是第t次迭代的第i个样本对应类别k的负梯度误差函数；xi,是上一轮迭代得到的拟合样本参数；pktxi表示第t次迭代时所预测样本x的概率；fxi表示前i个回归树集成的GBDT模型； 梯度下降树GBDT模型训练过程中，以对数近似损失函数最小为目标，按照最大负梯度的方向不断迭代，从而利用前一次迭代的样本值xi,更新当前样本值xi，最终实现了将GBDT模型由ft-1x更新为ftx，即完成GBDT模型的构建； 步骤三、采用单边梯度采样法GOSS和互斥特征捆绑技术HEEFB对电压稳定精细化评估模型获得的量测数据进行空间降维和特征压缩，实现海量量测数据的降维，进一步构建基于eGBDT的电压稳定评估模型，提升GBDT模型的评估效率； 步骤四、将在线获取的各母线电压和母线相角量测数据作为eGBDT模型输入，得到电压稳定精细化评估结果并具体显示电压处于安全状态S、警告状态W或紧急状态E，从而实现新能源高占比电力系统长期电压稳定性精细化在线评估。

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