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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南京供电分公司申请的专利一种电网状态评估和预测方法、装置、终端及介质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：CN118484761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410652303.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种电网状态评估和预测方法、装置、终端及介质是由孙凯;朱红;周冬旭;王文帝;许洪华;赵天成;耿明昊;胡子健;李璐效;纪业;王伟超;颜浩然设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网状态评估和预测方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电网状态评估和预测方法、装置、终端及介质，方法包括以下步骤：对智能电网中配电网终端设备运行数据的实时采集和预处理，进行频谱分析，并通过小波变换对信号的特性进行分析；构建一种基于深度学习的非线性系统响应模型，对响应模型的参数进行优化；结合机器学习，根据FFT和小波变换的结果以及上面的响应模型的输出对电网动态进行评估与预测。本发明设计提供了一个全面、高效的解决方案，用于实时采集和预处理智能电网中的电网数据，并对智能电网的动态进行评估和预测。通过创新的技术手段和算法，本发明在智能电网的稳定和高效运行方面展现出显著优势，尤其在分析评估和预测电网状态特性方面表现出其创新性。

本发明授权一种电网状态评估和预测方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种电网状态评估和预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：实时采集配电网终端设备运行数据；对采集的数据预处理：对采集的数据进行频谱分析，并通过小波变换对信号的特性进行分析； 步骤2：构建基于深度学习的非线性系统响应模型，预测电网行为； 步骤2包括：构建FbPorpet模型和LSTM模型，利用FbProphet模型捕捉时间序列数据的趋势和季节性模式，对电网数据的趋势进行分析，预测未来的电网负荷或性能；通过LSTM模型捕捉时间序列数据中的短期依赖关系，对电网短期内的行为进行预测； 步骤3：构建BPNN模型，将步骤2非线性系统响应模型的预测结果以及步骤1中的数据作为输入预测电网行为；将步骤2中的FbProphet模型和LSTM模型的输出数据作为BPNN模型的输入，将FFT变换后的数据和小波变换处理的数据也作为BPNN模型的输入，对FbProphet模型和LSTM模型的预测结果进行融合输出； 步骤2和3中所述的电网行为包括电网负荷和或电网性能。

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江苏省电力有限公司南京供电分公司，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区奥体大街1号210019；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”。

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