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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种基于时空图卷积神经网络的谐波源定位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：CN115015631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210309789.3，技术领域涉及：G01R23/16；该发明授权一种基于时空图卷积神经网络的谐波源定位方法是由王红;冯函宇;齐林海设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空图卷积神经网络的谐波源定位方法在说明书摘要公布了：一种基于时空图卷积网络的谐波源定位方法，属于电力大数据处理技术领域。该方法利用时空图卷积神经网络spatial‑temporalgraphconvolutionnetworks,STGCN可以自然地集成节点信息和拓扑结构空间信息的特点，通过模型的时空块可以有效提取节点间强时空耦合关系并进行全网谐波状态估计，通过此谐波状态估计模型，只输入监测节点的谐波状态就可以精准估计全网谐波状态，最后引入统计学中的皮尔逊相关系数计算每个节点谐波电流与谐波电压的相关性可以有效区分谐波源节点。本发明完全基于数据驱动，克服了复杂电网环境下仅依靠基于机理的单一公式或方程无法精准求解的局限性。使用该方法避免了传统方法的谐波阻抗难以获得、量测方程难以等弊端，可以精准的进行谐波状态估计并准确定位谐波源节点。

本发明授权一种基于时空图卷积神经网络的谐波源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积网络的谐波源定位方法，其特征在于，采用深度学习中的时空图卷积网络对电网进行谐波状态估计，时空图卷积网络中的时空块可以有效提取各节点谐波数据中的时空耦合关系，并通过此关系进行谐波状态估计，取得全网所有节点谐波状态后基于皮尔逊相关系数求得各节点谐波电流与谐波电压的相关性，最终通过此所有节点的相关性数值完成谐波源定位的目标，该方法的具体步骤为： 步骤1：设有共有N个节点，其中M个为监测点，N-M个为预估计节点，同步采集T时间内N个节点的谐波电流与谐波电压数据τ个，将电力拓扑图的邻接矩阵A添加自环单位矩阵I得到矩阵将T时间内τ个时间点的N-M个预估计节点的谐波电流与谐波电压状态置空，并且与M个监测点的状态合并为矩阵X，其中X＝X1,X2,...,XτT∈RN×2×τ，将采集的所有节点的谐波状态转为真实值矩阵Y，其中Y＝Y1,Y2,...,YτT∈RN×2×τ，将矩阵A、X、Y输入到模型的输入层； 步骤2：将步骤1中X矩阵通过图卷积层提取数据空间特征，将X中特征置为0预估计节点的谐波状态通过邻居节点的信息传递更新矩阵X； 步骤3：将步骤2中更新的X矩阵通过门控循环单元层进行数据时间特征的提取并再次更新获取时间特征后的矩阵X，通过步骤1中的真实值矩阵Y指导模型参数的学习； 步骤4：重复步骤2、3训练模型至达到纳什均衡，模型学习到数据的潜在时空特征，最终达到通过模型输入的初始矩阵X能输出极度接近真实值矩阵Y的目的，此时模型训练完毕； 步骤5：将所有节点的谐波电流和谐波电压输入皮尔逊相关系数公式计算其相关性；观察所有节点相关系数值，确定谐波源位置。

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