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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于自监督对比学习的电能质量扰动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：CN120372254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510838362.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于自监督对比学习的电能质量扰动辨识方法是由徐建兵;张健荣;周江昕设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督对比学习的电能质量扰动辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自监督对比学习的电能质量扰动辨识方法，属于电能质量扰动分析与辨识技术领域，解决了传统电能质量扰动辨识方式存在的数据标注不足和特征选择问题。该方法包括：对无标签样本集中的各电能质量扰动信号样本分别进行强增强、弱增强；利用强增强视图、弱增强视图训练基于自监督对比学习的电能质量扰动预训练模型；从训练完成的电能质量扰动预训练模型中提取编码器及其参数，在提取出的编码器的输出端连接全连接层，构建电能质量扰动辨识模型；利用有标签样本集对电能质量扰动辨识模型进行分类预测训练；利用分类预测训练后的电能质量扰动辨识模型对实时电能质量扰动信号的电能质量扰动辨识。

本发明授权一种基于自监督对比学习的电能质量扰动辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督对比学习的电能质量扰动辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 对无标签样本集中的各电能质量扰动信号样本分别进行强增强、弱增强，得到对应的强增强视图、弱增强视图；其中，利用时频域特征检索生成强增强视图，执行：分别计算每一电能质量扰动信号样本的时频域关键特征向量，、、分别表示均方根、极差、总谐波失真；分别计算无标签样本集中每一电能质量扰动信号样本与其他电能质量扰动信号样本之间的时频域关键特征向量之间的欧式距离，选择欧式距离小于预设值的B个电能质量扰动信号样本构成候选集，从候选集随机抽取1个电能质量扰动信号样本作为强增强视图； 利用所述各电能质量扰动信号样本的强增强视图、弱增强视图训练基于自监督对比学习的电能质量扰动预训练模型；所述电能质量扰动预训练模型依次包括编码器、时间对比模块和上下文对比模块； 从训练完成的电能质量扰动预训练模型中提取编码器及其参数，在提取出的编码器的输出端连接全连接层，构建电能质量扰动辨识模型；利用有标签样本集对电能质量扰动辨识模型进行分类预测训练； 利用分类预测训练后的电能质量扰动辨识模型对实时电能质量扰动信号的电能质量扰动辨识。

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