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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于代价敏感多变量决策树的暂态电压稳定预测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：CN116231642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310242124.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于代价敏感多变量决策树的暂态电压稳定预测方法是由甄永赞;阮程设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代价敏感多变量决策树的暂态电压稳定预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于代价敏感多变量决策树HCS‑MDT的暂态电压稳定预测方法，利用改进经验风险的代价敏感支持向量机CS‑SVM作为MDT内部节点分类器，生成解析式组合特征判稳规则作为可视化判稳依据，并能有效减少失稳误判；将分级自适应HSA准则融入多变量决策树CS‑MDT中进行暂态电压稳定在线预测，在提升早期预测能力的同时有效保障预测准确率。本发明的HCS‑MDT方法在电力系统暂态电压稳定预测中具有一定应用潜力。

本发明授权一种基于代价敏感多变量决策树的暂态电压稳定预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代价敏感多变量决策树的暂态电压稳定预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、样本获取与特征生成：基于实际系统仿真模型生成暂态样本，将生成的暂态样本集中于暂态样本库，提取相应特征并降维，各维度特征均经标准化处理，形成暂态特征集； 步骤2、模型构建及训练：使用含代价敏感的支持向量机CS-SVM构建多变量决策树MDT内部节点，利用SVM机器学习算法自动寻找最优决策超平面并最大化失稳类样本裕度，引入分级自适应HSA准则来实现早期预测能力，减少失稳样本预测时长，构建HCS-MDT模型；将所述步骤1中的暂态特征集输入HCS-MDT模型，对其进行训练，利用HCS-MDT各级分类器内部节点最优决策超平面方程提取分级多组合特征判稳规则； 步骤3、暂态电压稳定在线预测：在所建立的HCS-MDT基础上，利用步骤2提取的判稳规则进行在线预测； 所述CS-SVM中，对两类样本施加不同惩罚参数来构建目标函数： ； 式中，为结构代价；C为惩罚参数，为松弛变量；可将映射到高维空间；为改进后的经验代价，代表假正类和假负类的经验代价总和；分别为正类样本和负类样本代价敏感系数，二者和为1，构成代价敏感矩阵；二分类训练向量及的标签向量 解决以下对偶问题： 其中，为全1向量，半正定阵；为核函数； 在求解上式的二次规划问题后，使用原始-对偶关系，最优满足 ； 最优偏置可由KKT条件获得； 决策函数为： ； 代价敏感最优决策超平面为： 。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071000 河北省保定市莲池区永华北大街619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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