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龙图腾网获悉天津大学;天津大学佐治亚理工深圳学院;国网经济技术研究院有限公司申请的专利一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制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：CN121749390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610218677.5，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制方法是由俞露杰;李宁;赵子墨;朱介北;李探;苑宾设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制方法，方法包括：构建初始脉冲宽度调制参数预测模型；根据历史监测数据对初始脉冲宽度调制参数预测模型进行训练，通过总损失函数进行模型参数优化，确定预设脉冲宽度调制参数预测模型；采集监测数据；根据监测数据构建输入向量x；将输入向量x输入到预设脉冲宽度调制参数预测模型，输出脉冲宽度调制参数；基于脉冲宽度调制参数对构网型逆变器进行控制调整。本发明基于实际工况自动计算最优信号输出，可以有效提升系统的频率响应性能、故障穿越性能和电网强度适应性。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的构网型逆变器控制方法，其特征在于，包括： 构建初始脉冲宽度调制参数预测模型； 根据历史监测数据对所述初始脉冲宽度调制参数预测模型进行训练，在训练过程中，分别计算数据损失函数、物理损失函数、电流限幅损失函数、频率变化率损失函数和电压变化率损失函数，结合相对应的损失函数权重确定总损失函数；其中，物理损失函数通过计算各影响参数的约束残差，对计算结果进行加权计算得到；所述历史监测数据至少包括历史监测过程中获取的网侧变流器输出的三相电流、直流母线电压、并网点三相电压、直流电容、频率变化率和电压变化率； 通过所述总损失函数进行模型参数优化，确定预设脉冲宽度调制参数预测模型； 采集监测数据； 根据所述监测数据构建输入向量x； 将所述输入向量x输入到预设脉冲宽度调制参数预测模型，输出脉冲宽度调制参数； 基于所述脉冲宽度调制参数对构网型逆变器进行控制调整； 所述预设脉冲宽度调制参数预测模型的计算表达式具体为： ； 其中，h0表示输入层激活，hm表示第m层隐藏层的激活输出，M表示隐藏层总数，Wm表示第m层的权重矩阵，bm表示第m层的偏置向量，σ表示sigmoid激活函数，hm+1表示第m+1层隐藏层的激活，表示输出层结果，WM表示输出层权重矩阵，hM表示输出层输入，bM表示输出层偏置矩阵； 所述输入向量x表达式具体为： ； 其中，Cdc表示直流电容，ROCOF和ROCOV分别表示频率变化率和电压变化率； 所述物理损失函数的计算方法具体为： ； 其中，LPhysics表示物理损失函数，rω表示频率动力学残差，rLd和rLq分别表示交流侧d轴电感动态残差和q轴电感动态残差，rdc表示直流侧功率平衡残差，rθ表示相位角生成约束残差，rP表示有功功率计算约束残差，rQ表示无功功率计算约束残差，rvdq表示电压坐标变换约束残差，ridq表示电流坐标变换约束残差，λω表示频率动力学残差权重系数，λi表示交流侧电感动态残差权重系数，λdc表示直流侧功率平衡残差权重系数，λθ表示相位角生成约束残差权重系数，λPQ表示功率计算约束残差权重系数，λdq表示坐标变换约束残差权重系数。

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天津大学;天津大学佐治亚理工深圳学院;国网经济技术研究院有限公司，其通讯地址为：300000 天津市南开区卫津路92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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