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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司申请的专利配电网电压预测模型的训练方法及配电网电压的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：CN116402160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310361482.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权配电网电压预测模型的训练方法及配电网电压的预测方法是由曾四鸣;王磊;杨少波;孟政吉;张润涛;孙鹏;张波;李子璠设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本配电网电压预测模型的训练方法及配电网电压的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种配电网电压预测模型的训练方法及配电网电压的预测方法，该方法包括：获取训练集；基于训练集对预设机器学习模型进行训练，得到第一机器学习模型；当训练集的样本数据质量不满足第一预设要求或第一机器学习模型的第一预测结果不满足第二预设要求时，基于训练集的概率密度函数对训练集进行数据修正和数据重组处理，得到重组训练集；将重组训练集作为新的训练集，重新执行基于训练集得到第一机器学习模型的步骤及后续步骤，直到样本数据质量满足第一预设要求且第一预测结果满足第二预设要求时，将第一机器学习模型作为目标配电网电压预测模型。本发明能够训练得到高精度配电网电压预测模型，从而实现配电网中各节点的电压的精准预测。

本发明授权配电网电压预测模型的训练方法及配电网电压的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种配电网电压预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取配电网中各个节点的历史环境数据、历史电网数据以及历史环境数据和历史电网数据对应的历史电压数据构成的训练集； 基于所述训练集对预设机器学习模型进行训练，得到第一机器学习模型； 当所述训练集的样本数据质量不满足第一预设要求或所述第一机器学习模型的第一预测结果不满足第二预设要求时，基于所述训练集的概率密度函数对所述训练集进行数据修正和数据重组处理，得到重组训练集，包括：根据所述训练集和预设核函数确定所述训练集的最优概率密度函数；基于所述最优概率密度函数对所述训练集进行数据抽取，得到修正集；将所述修正集和所述训练集进行重组和随机混合，得到重组训练集； 将重组训练集作为新的训练集，重新执行基于所述训练集得到第一机器学习模型的步骤及后续步骤，直到样本数据质量满足第一预设要求且第一预测结果满足第二预设要求时，将第一机器学习模型作为目标配电网电压预测模型； 所述根据所述训练集和预设核函数确定所述训练集的最优概率密度函数，包括：基于所述训练集和至少一个预设核函数确定每个预设核函数对应的概率密度函数；基于寻优函数确定所述至少一个预设核函数分别对应的平滑参数中，使得概率密度函数的函数值最优的最优平滑参数；根据所述最优平滑参数和最优平滑参数对应的预设核函数确定所述训练集的最优概率密度函数； 所述基于所述最优概率密度函数对所述训练集进行数据抽取，得到修正集，包括：对于配电网中的每个节点，利用最优概率密度函数对训练集中该节点对应的数据组中的辐照度数据、温度数据、风速数据、节点负荷数据、新能源装机容量数据以及地理分布数据分别进行数据抽取操作，并将抽取出的各个维度的离散数据组合为该节点的新的数据组，组合至少一个新的数据组构成所述修正集。

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