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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种微网稳定性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：CN120876161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511405886.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种微网稳定性分析方法及系统是由孙伟;户力文;黄云志;李奇越;李帷韬;张志强;张倩;黄磊;丁立健设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微网稳定性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种微网稳定性分析方法及系统，方法包括：通过神经网络模型对微网系统的动态进行建模，输出李雅普诺夫函数，并通过符号回归将神经网络模型输出转化为解析的数学表达式；通过验证稳定性条件并生成反例进行训练。本发明解决了李雅普诺夫函数可验证性较差，以及稳定性分析的准确性、灵活性和适应性较差的技术问题。

本发明授权一种微网稳定性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种微网稳定性分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集孤岛运行状态下的微网系统数据，通过滤波操作，去除微网系统数据中的噪声，得到干净状态信号； S2、依据干净状态信号建模微网动态，构建神经网络模型并输出李雅普诺夫函数，通过训练神经网络模型，拟合系统的稳定性结构； S2中，设定微网系统的状态变量为，R表示实数集，利用常微分方程，表达微网系统的动态系统； 神经网络模型输出李雅普诺夫函数，其中是神经网络模型的参数； 利用下述逻辑，训练神经网络模型： 5 式5中，是平滑ReLU激活函数，是输入凸神经网络模型，是可逆、连续可微函数，是常数，表示基于输入凸神经网络模型得到的非线性变换结果，表示在输入为零时网络输出的基准值，表示状态向量的二范数平方； S3、定义并最小化Lyapunov风险函数，对神经网络模型进行优化，通过符号回归将网络输出转化为解析型李雅普诺夫函数，量化李雅普诺夫函数对稳定性条件的违背程度； S4、验证解析型李雅普诺夫函数的稳定性条件，若存在反例则反馈当前的解析型李雅普诺夫函数进行再训练，完成函数全局稳定性增强操作； S5、利用组合神经网络模型李雅普诺夫函数，建模高维孤岛微电网系统中的各子系统状态，学习并表示子系统间的交互耦合关系，完成模型共享与稳定性协同评估。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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