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龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;太原理工大学申请的专利一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估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：CN120320364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510808686.5，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估方法是由吕世轩;曹静;王伟;熊俊杰;郑丽君;杨冬冬;刘宗伟;耿蒲龙;雷志鹏设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统惯量技术领域，具体指一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估方法，包括：基于电力系统仿真模型，获取不同组合的电力场景，基于预设采样时段内，每组电力场景下各个节点不同时域采样点的电压数据，得到每组电力场景下各个节点不同频域采样点的电压频谱数据后，确定每组电力场景下各个节点的目标频段；计算每组电力场景下各个节点的惯量理论值；将每组电力场景下各个节点目标频段内的电压频谱数据的幅值模长作为输入数据，将每组电力场景下各个节点的惯量理论值作为输出数据，训练卷积神经网络，构建基于卷积神经网络的节点惯量评估模型。本发明提高了电力系统惯量估算的准确性，增强了电力系统运行的稳定性和安全性。

本发明授权一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的电力系统节点惯量连续评估方法，其特征在于，包括： 基于电力系统仿真模型，获取不同组合的电力场景，基于预设采样时段内，每组电力场景下各个节点不同时域采样点的电压数据，得到每组电力场景下各个节点不同频域采样点的电压频谱数据；其中，各个节点包括各个发电机节点、各个负荷节点和各个输电线路节点； 根据每组电力场景下各个节点电压频谱数据的幅值模长能量占比大于能量阈值的电压频谱数据，得到每组电力场景下各个节点的频域采样点取值范围，以便确定对应的离散化频率取值范围,作为每组电力场景下各个节点的目标频段； 基于每组电力场景下各个节点预设范围内各个发电机的惯量常数和额定容量，计算每组电力场景下各个节点的惯量理论值； 将每组电力场景下各个节点目标频段内的电压频谱数据的幅值模长作为输入数据，将每组电力场景下各个节点的惯量理论值作为输出数据，训练卷积神经网络，构建基于卷积神经网络的节点惯量评估模型。

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山西省电力公司电力科学研究院;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;太原理工大学，其通讯地址为：030000 山西省太原市迎泽区迎泽街道青年路6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”。