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龙图腾网获悉青岛萨纳斯智能科技股份有限公司申请的专利一种微电网动态模型简化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：CN120180110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510660738.9，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种微电网动态模型简化方法是由马培娜;韩克强;王耀辉;连杰;肖坤坤;沈大卫设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微电网动态模型简化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微电网动态模型简化方法，属于数据处理与计算机应用技术领域，其包括获取微电网的实时运行数据集，通过动态特征分阶提取得到动态特征向量；对动态特征向量进行结构‑参数联合降阶处理，生成降阶参数集合；基于降阶参数集合执行多目标优化决策，生成优化决策参数；根据优化决策参数生成简化动态模型；其中，动态特征分阶提取采用预设的频段划分规则，结构‑参数联合降阶处理包含利用预设的灵敏度阈值进行筛选。本发明采用动态特征分阶提取与结构‑参数联合降阶技术，结合多目标博弈优化与误差自适应补偿机制，能够在保证动态仿真精度的同时显著提升计算效率，并适应不同微电网运行工况的需求。

本发明授权一种微电网动态模型简化方法在权利要求书中公布了：1.一种微电网动态模型简化方法，其特征在于，所述方法还包括： 获取微电网的实时运行数据集，通过动态特征分阶提取得到动态特征向量；其中，得到动态特征向量包括：采集微电网节点的电压波动率和功率变化率，构成原始特征矩阵；根据预设的滑动时间窗对所述原始特征矩阵进行截取，生成窗口化特征矩阵，其中，根据预设的窗口调整系数调节所述滑动时间窗长度；对所述窗口化特征矩阵按预设的频段划分规则进行频谱特征提取与非稳态检测，输出动态特征向量； 对所述动态特征向量进行结构-参数联合降阶处理，生成降阶参数集合；其中，生成降阶参数集合包括：将所述动态特征向量分解为快变特征子集和慢变特征子集；计算所述快变特征子集中的变量的灵敏度，剔除所述快变特征子集中所述灵敏度低于预设的灵敏度阈值的变量，生成快变降阶子集；利用预设的动态补偿因子对所述快变降阶子集中的变量进行调整，结合所述慢变特征子集，得到降阶参数集合； 基于所述降阶参数集合执行多目标优化决策，生成优化决策参数；其中，生成优化决策参数包括：构建精度-效率博弈模型，所述精度-效率博弈模型以所述降阶参数集合作为输入变量；所述精度-效率博弈模型执行多阶段帕累托优化过程，并与预设的典型工况方案库进行特征匹配，生成初步决策参数；对所述初步决策参数实施三级容错修正，输出优化决策参数； 根据所述优化决策参数生成简化动态模型； 其中，所述动态特征分阶提取采用预设的频段划分规则，所述结构-参数联合降阶处理包含利用预设的灵敏度阈值进行筛选。

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