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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识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：CN120105924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510581406.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识方法是由刘增稷;刘梦歌;周霞;张腾飞设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明属于新能源电力系统建模与控制技术领域，公开了一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识方法，其采集光伏逆变器控制输入与输出电流的滞后时序数据，构建多滞后结构的ARMAX模型，并采用最小二乘法对模型参数进行估计；通过注入具备统计特性的水印扰动信号构建对抗数据集，实现对系统输出行为的精细建模与差值预测；基于水印模型构建双层方差检测机制，实现对重放攻击、谐波伪造等网络行为的有效识别。本发明所述方法旨在实现对光伏逆变器动态响应特性的高精度建模及网络攻击的实时检测，可部署于新能源边缘控制节点，实现模型辨识、系统预测与攻击检测的协同运行，具备良好的实时性、鲁棒性与工程应用价值。

本发明授权一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ARMAX模型与最小二乘法的光伏逆变器系统参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采集光伏逆变器系统数据，并进行预处理，构建ARMAX系统参数辨识模型，形成参数待辨识矩阵，获取ARMAX参数向量； 步骤S2、以实现攻击检测与安全验证为目标，设计具有零均值、高斯白噪声分布特性的扰动水印信号，通过扰动水印信号加性叠加于控制输入形成的修正控制信号，驱动光伏逆变器系统运行，构建注入扰动后的系统对抗输入序列及对应输出响应数据，生成对抗样本集与模拟攻击场景下的系统反应，最终输出在叠加扰动水印信号后的光伏逆变器系统控制输入与输出响应数据集合； 步骤S3、以构建可识别光伏逆变器系统中潜在网络攻击的模型为目标，采用最小二乘法估计ARMAX系统参数辨识模型中的参数，建立ARMAX预测模型，并结合测量输出设计基于输出偏差的双重方差检测机制，形成网络攻击检测模块，采用参数自适应动态调整策略优化检测性能，生成初始部署参数配置；具体为： 步骤S301、在获得带扰动控制输入与系统输出响应构成的数据对抗样本集的基础上，采用最小二乘法对ARMAX模型参数进行标识，构造以下优化目标函数： ， 输出为估计参数；其中，为ARMAX参数向量，k为第k个采样周期；N为初始用来训练模型采样点数；X为ARMAX系统参数辨识模型的回归矩阵；Y为输出向量； 步骤S302、构建ARMAX系统辨识模型进行无水印系统行为辨识； ， 其中，为基于ARMAX模型的系统预测输出，是系统辨识模型在时刻对第时刻电流的预测值；分别为当前与前一时刻实际测得的电流；为第k个采样周期的调制指数输入； 步骤S303、构建ARMAX系统预测模型： ， 其中，分别为当前与前一时刻的实际输入控制信号；为带水印模型预测的并网电流值； 步骤S304、采用双重误差方差机制构建预测偏差检测模型，用于评估光伏逆变器系统当前是否处于攻击状态或正常状态，所述方差指标包括： （1）带水印预测误差方差： ， 其中，为第k时刻的水印信号； （2）无水印预测误差方差： ， 其中，为第时刻的电流测量信号；为滑动窗口长度；和分别是无水印和带水印的系统预测值； 引入检测指标差值： ； 步骤S305、设计参数自适应动态调整策略以优化网络攻击检测模块性能； 步骤S306、输出辨识模型参数与检测模块初始设定； 步骤S4、以实现对光伏逆变器系统攻击行为的实时检测与ARMAX系统参数辨识模型的持续优化为目标，构建光伏逆变器系统网络攻击检测与系统模型在线优化机制。

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