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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司龙岩供电公司申请的专利基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位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：CN119807725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411863963.4，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位方法是由林斌;林锦灿;黄雁;王翔宇;李羚;张锦伟;黄经淼;郭承辉;曾振松;郭俊煜;吴昊宁设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位方法，利用小波包分解方法对各监测量进行多尺度分解，提取各谐波源独特的波动特征；任意组合电压或电流监测量生成若干个基学习器，在利用改进动态加窗算法筛选出最佳窗宽和仅主导谐波源作用时的数据段的基础上，估计出每个基学习器主导尺度d序列对应的回归系数，再利用改进加权投票法集成各基学习器投票结果，输出主导谐波源位置。

本发明授权基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主导尺度特征传递匹配的谐波源集成学习定位方法，其特征在于：利用小波包分解方法对各监测量进行多尺度分解，提取各谐波源独特的波动特征；任意组合电压或电流监测量生成若干个基学习器，在利用改进动态加窗算法筛选出最佳窗宽及仅主导谐波源作用的数据段后，基于所述最佳窗宽对应的回归估计结果，估计每个基学习器主导尺度d序列对应的回归系数，再利用改进加权投票法集成各基学习器投票结果，输出主导谐波源位置； 所述改进动态加窗算法通过设置初始窗宽和最大窗宽Hmax，按窗宽划分输入序列并计算各窗内回归系数及F统计量，舍去F统计量≤2000的窗口，对最大窗宽下的F统计量分组取平均后选取平均值最大的组别作为最佳窗宽范围； 所述改进加权投票法通过计算各基学习器的匹配系数及匹配系数差异性，基于所述差异性确定基学习器权重，进而通过加权投票计算各节点谐波源存在概率； 所述估计每个基学习器主导尺度d序列对应的回归系数具体为： 对最佳窗宽范围内的回归估计结果取平均值，得到回归系数的估计结果，计算公式如下： 式中，H和H+5之间代表最佳窗宽的范围； 所述利用改进加权投票法集成各基学习器投票结果，输出主导谐波源位置的过程具体为： 计算各基学习器主导尺度d的匹配系数Mds，计算公式如下； 式中s表示电网节点编号，a和b表示谐波电压基学习器输入所关联的节点编号，q、w、j、k表示谐波电流基学习器输入关联的节点编号；Z为阻抗，Y为导纳； 对匹配系数进行归一化； 计算匹配系数的差异性，计算公式如下： 式中，max·表示取最大值； 计算基学习器的权重，计算公式如下： 计算基学习器的投票值，计算公式如下： 综合每个基学习器的投票结果，计算谐波源位于s节点的概率，计算公式如下 根据概率计算结果，输出谐波源出现概率最大的节点； 通过输出每个主导尺度得到的谐波源出现概率最大的节点，完成谐波源定位。

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