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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法及系统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：CN119940992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411729339.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法及系统是由刘晓放;李颖杰;覃海;夏天;周忠强;万会江;马建伟;姬源;陈胜;任庭昊;王荣;唐洁瑶;周坤设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法及系统，涉及配电网承载能力评估的技术领域，包括：对配电网第一目标数据进行第一预处理，获取第二目标数据；对第二目标数据进行第一筛选得到配电网承载能力的第一影响因素；预设第一影响因素的第一因果图结构，分析第一影响因素对配电网承载能力的因果效应；基于因果效应与第一因果图结构构建结构因果模型，以评估不同干预策略对配电网承载能力的影响。本发明实现了对配电网承载能力影响机制的深入理解，可为配电网规划和运行决策提供有力支持，有助于提高配电网承载分布式资源的能力。

本发明授权一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网承载分布式资源能力影响因素分析方法，其特征在于，包括： 对配电网第一目标数据进行第一预处理，获取第二目标数据，第一目标数据是为了分析配电网承载分布式资源能力影响因素而收集的原始数据； 对所述第二目标数据进行第一筛选得到配电网承载能力的第一影响因素； 预设所述第一影响因素的第一因果图结构，分析第一影响因素对配电网承载能力的因果效应，包括：构建任一影响因素的第一预测模型和第二预测模型； 所述第一预测模型用于预测关键影响因素； 所述第二预测模型用于预测配电网承载能力； 所述第一预测模型和第二预测模型是基于任一影响因素之外的其他影响因素进行的结果预测； 基于所述预测得到的关键影响因素与配电网承载能力，采用双重机器学习方法估计各因素对承载能力的因果效应，计算因果效应估计值，具体包括步骤B1-B3： B1:对于每个处理变量Xi，构建两个预测模型： 第一预测模型：使用其他变量预测Xi； 第二预测模型：使用其他变量预测结果变量Y； B2:计算残差： εY＝Y-Ε[Y|X-i] 其中，X-i表示除Xi以外的所有变量； B3:使用残差εY,估计因果效应： 其中，Cov表示协方差，Var表示方差； 基于所述因果效应与所述第一因果图结构构建结构因果模型，以评估不同干预策略对配电网承载能力的影响，包括： 预设所述结构因果模型的目标干预策略，将所述结构因果模型中的关键影响因素设置为目标影响因素； 计算干预效应，评估目标干预策略对配电网承载能力的影响； 所述计算干预效应，评估目标干预策略对配电网承载能力的影响还包括：所述干预效应为目标干预策略下目标影响因素的期望值与未干预条件下的期望值之差； 所述结构因果模型根据干预策略更新目标影响因素以计算配电网承载能力； 遍历不同的干预策略，获取干预后配电网承载能力分布，计算该分布的平均值或期望值，作为干预效应的估计以分析配电网承载能力的影响机制。

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