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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司申请的专利基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类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：CN121542860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610056576.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类方法是由刘谋海;李琼;吴聪;陈中伟;余敏琪;曾伟杰;谈丛设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类方法，该方法步骤包括：步骤S01.构建复合PQDs信号数据集；步骤S02.基于GAF转换为二维图像以构建形成训练集；步骤S03.构建改进型EfficientNet‑DO网络，以EfficientNet‑B0为基础网络并使用DOConv模块优化MBConv层，使用训练集训练改进型EfficientNet‑DO网络得到扰动分类模型；步骤S04.将待分类PQDs信号基于GAF转换为二维图像后，输入至训练得到的扰动分类模型中进行分类。本发明具有实现方法简单、成本低、分类精度以及效率高、抗噪性能强等优点。

本发明授权基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAF与改进型EfficientNet的复合电能质量扰动分类方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.获取不同扰动类型以及不同信噪比的PQDs信号构建形成复合PQDs信号数据集，其中PQDs信号的扰动类型包括多种单一扰动类型以及多种复合扰动类型； 步骤S02.将所述复合PQDs信号数据集中各PQDs信号基于GAF转换为二维图像以构建形成训练集； 步骤S03.构建改进型EfficientNet-DO网络，所述改进型EfficientNet-DO网络为以EfficientNet-B0为基础网络并使用DOConv模块进行特征提取以优化MBConv层，所述DOConv模块为使用深度可分离卷积与普通卷积进行卷积操作；所述改进型EfficientNet-DO网络的输入层输入PQDs信号、输出层输出PQDs信号扰动类型的分类结果，使用所述训练集训练所述改进型EfficientNet-DO网络得到扰动分类模型； 步骤S04.将待分类PQDs信号基于GAF转换为二维图像后，输入至训练得到的所述扰动分类模型中进行分类，识别得到待分类PQDs信号的扰动类型输出； 所述DOConv模块采用特征组合方法或核组合方法进行卷积操作，所述特征组合方法为对输入特征图P使用深度卷积核D进行深度卷积，再对深度卷积的输出使用卷积核W进行卷积操作得到输出特征，所述核组合方法为通过由深度卷积核D与卷积核W形成组合卷积核，由所述组合卷积核与输入特征图进行卷积操作得到输出特征； 所述改进型EfficientNet-DO网络包括多个阶段，每个阶段包括多个DOConv模块，其中在负责提取局部特征的中浅层使用DOConv模块，在负责特征融合与抽象的深层全部使用DOConv模块或者部分使用DOConv模块、部分使用部分原始MBConv。

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湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司，其通讯地址为：410004 湖南省长沙市天心区新韶东路398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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