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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司科技创新中心;国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;国家电网有限公司申请的专利基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法和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：CN120612020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511114789.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法和系统是由刘方洲;赵阳;陈纪桥;裘皓宇;罗旻;刘子卓;华展宇;何春晴;胡鑫威;吴桦设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及台区电能质量评估技术领域，公开了一种基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法和系统，包括获取分布式光伏台区的多源异构数据，并进行特征提取，得到多源特征向量；对多源特征向量进行维度扩展和外积运算，得到融合张量，并进行降维和特征提取，得到高阶交互特征；将高阶交互特征输入电能指标预测模型，得到电能质量指标；根据电能质量指标，对电能质量进行评估，对分布式光伏台区进行控制优化。本发明通过多源异构数据融合与自适应多任务学习，实现了电能质量评估的及时响应，提高了评估结果的精准度；通过评估结果对台区进行控制优化，实现了对台区的实时闭环控制，提高了台区电能质量的优化效率，确保了电网的安全稳定运行。

本发明授权基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的分布式光伏台区电能质量评估方法，其特征在于，包括： 获取分布式光伏台区的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行特征提取，得到多源特征向量，所述多源特征向量包括静态特征向量、时序特征向量、拓扑特征向量和设备特征向量； 对所述多源特征向量进行维度扩展和外积运算，得到融合张量，并对所述融合张量进行降维和特征提取，得到高阶交互特征； 将所述高阶交互特征输入预设的电能指标预测模型，得到电能质量指标，所述电能指标预测模型采用多任务分类回归架构进行构建，所述电能质量指标包括电压越限概率、线损率和谐波畸变率； 根据所述电能质量指标，对分布式光伏台区的电能质量进行评估，并根据评估结果，对分布式光伏台区进行控制优化； 其中，所述对所述多源特征向量进行维度扩展和外积运算，得到融合张量，并对所述融合张量进行降维和特征提取，得到高阶交互特征的步骤包括： 按照预设维度，对各个多源特征向量分别进行维度扩展，并将扩展后的多源特征向量进行外积运算，得到融合张量； 将所述融合张量展平为一维向量，并将所述一维向量输入预设的交互特征提取模型进行降维和特征提取，得到高阶交互特征，所述交互特征提取模型由两个共享全连接层组成； 所述电能指标预测模型由并联的分类头模块、第一回归头模块和第二回归头模块组成，所述分类头模块用于判别电压越限，所述第一回归头模块用于预测线损率，所述第二回归头模块用于预测谐波畸变率； 所述分类头模块的损失函数为交叉熵损失函数，所述第一回归头模块和所述第二回归头模块的损失函数均为平滑L1损失函数； 所述电能指标预测模型还包括多任务融合损失函数，所述多任务融合损失函数由所述分类头模块的损失函数、所述第一回归头模块的损失函数和所述第二回归头模块的损失函数组成； 采用如下公式表示所述多任务融合损失函数： 式中，表示多任务融合损失函数，表示分类头模块的损失函数，表示第一回归头模块的损失函数，表示第二回归头模块的损失函数，表示第一权重，表示第二权重，表示第三权重。

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国网浙江省电力有限公司科技创新中心;国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：310052 浙江省杭州市滨江区江晖路701号B幢；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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