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龙图腾网获悉中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司;福州大学申请的专利一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率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：CN119940107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510010187.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法是由陈恺;林伟;陈明福;张家杭;王怀远;王艺涵设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测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内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法，将系统频率响应物理模型最低频率表达式划分成不同部分，构建物理信息内嵌层特征，包括第一特征信息、第一权重信息以及第一偏置信息，并进一步获取物理信息内嵌层输出函数；物理信息内嵌层的输出函数和系统运行特征数据，将二者归一化后进行合并，作为输入层嵌入长短期记忆网络，构建基于物理信息内嵌层的新型电力系统最低频率预测模型。该方法将频率预测物理模型与深度学习算法深度融合，增强了数据驱动模型挖掘物理知识的能力，能够快速准确的对扰动后系统最低频率进行预测。

本发明授权一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息内嵌层的电力系统扰动最低频率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个扰动信息，每一所述扰动信息通过仿真模型对电力系统中的某一故障情况进行仿真得到，所述扰动信息包括系统运行信息以及频率响应实际值，所述系统运行信息包括在故障情况引起的扰动前后的系统运行数据； 根据多个所述扰动信息建立系统频率响应物理模型，根据所述系统频率响应物理模型得到最低频率函数； 将所述最低频率函数转换成物理信息内嵌层特征，所述物理信息内嵌层特征包括第一特征信息、第一权重信息以及第一偏置信息； 根据所述物理信息内嵌层特征计算物理信息内嵌层的输出函数； 将所述物理信息内嵌层的输出函数以及所述系统运行信息进行合并，并输入至长短期记忆网络模型，得到基于所述长短期记忆网络模型的最低频率预测模型； 以及，根据所述扰动信息构建频率响应数据库； 将所述频率响应数据库作为所述最低频率预测模型的样本数据并进行训练，得到训练完毕的最低频率预测模型； 根据多个所述扰动信息建立系统频率响应物理模型，根据所述系统频率响应物理模型得到最低频率函数还包括： 根据多个所述扰动信息辨识系统频率响应物理模型的参数信息，所述参数信息包括系统频率响应函数系数、角频率、震荡衰减时间常数、阻尼衰减时间常数、初始相位角； 根据所述参数信息构建系统频率响应物理模型，在所述系统频率响应物理模型中代入最低频率，得到最低频率函数，所述最低频率函数通过公式1表示，所述公式1如下： ， 公式1中，为所述系统频率响应物理模型计算得到的最低频率，为所述系统频率响应物理模型计算得到的极值时间，为额定频率，为有功扰动，为阻尼衰减时间常数，为震荡衰减时间常数，为角频率，为初始相位角，为系统频率响应函数系数； 将所述最低频率函数转换成物理信息内嵌层特征，所述物理信息内嵌层特征包括第一特征信息、第一权重信息以及第一偏置信息包括： 将公式1中的、和转换成物理信息内嵌层特征的第一特征信息，通过公式4表示，公式4如下： ， 公式4中，为所述物理信息内嵌层特征的第一特征信息； 将公式1中的转换成物理信息内嵌层特征的第一权重信息，通过公式5表示： ， 公式5中，为所述物理信息内嵌层特征的第一权重信息，为所述物理信息内嵌层特征的第一权重信息中的三个分量； 以及，将公式1中的转换成物理信息内嵌层特征的第一偏置信息，通过公式6表示： ， 公式6中，为所述物理信息内嵌层特征的第一偏置信息。

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中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司;福州大学，其通讯地址为：350000 福建省福州市五四路268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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