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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于深度学习的有源配电网实时电压控制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：CN120834649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511334586.X，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于深度学习的有源配电网实时电压控制方法是由李正;赵晶晶设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的有源配电网实时电压控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的有源配电网实时电压控制方法，涉及电网智控技术领域，包括，实时采集多源电网运行数据，所述电网运行数据是指，母线电压幅值与断路器开关状态，对母线电压幅值进行特征密度波分析输出脉冲时间序列，基于执行器反馈数据提取电压偏差特征，构建脉冲神经网络结合动态Hebb学习规则更新网络权重，生成控制增量矩阵并进行同调区域安全约束校验，通过时间窗滑动平均算法处理校验后的控制增量矩阵，输出平滑控制指令至执行终端。本发明通过融合特征密度波分析与断路器状态香农熵的动态计算机制，实现电网拓扑变化的精准感知，显著增强电压控制的整体性能响应时延缩短，提升控制指令的稳定性。

本发明授权基于深度学习的有源配电网实时电压控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的有源配电网实时电压控制方法，其特征在于：包括，实时采集多源电网运行数据，所述电网运行数据是指，母线电压幅值与断路器开关状态，对母线电压幅值进行特征密度波分析输出脉冲时间序列，基于断路器状态变化计算香农熵值，并使用空间梯度生成拓扑决策标志包括，基于断路器状态变化，通过Clarke变换与Hilbert包络分析对母线电压幅值提取分析，输出正弦分量、余弦分量与指数衰减分量； 将当前断路器状态与正弦分量、余弦分量与指数衰减分量组合为四维动态特征向量，通过相空间映射对四维动态特征向量计算香农熵值； 使用空间梯度对香农熵值执行空间微分运算量化拓扑复杂度，生成熵空间梯度，并结合当前断路器状态联合生成拓扑决策标志； 将脉冲时间序列与拓扑决策标志，使用时间戳插值与滑动时间窗匹配生成四维动态关联张量，并通过深度时空卷积‑循环网络生成初始控制向量，当检测到拓扑决策标志突变强度超过预设激活阈值与状态跃变时，触发元学习通道； 加载预训练元模型并输入四维动态关联张量，结合断路器状态构建拓扑关联矩阵，通过多目标优化进行优化初始控制向量，经安全边界校验后输出安全控制向量至执行器； 基于执行器反馈数据提取电压偏差特征，构建脉冲神经网络结合动态Hebb学习规则更新网络权重，生成控制增量矩阵并进行同调区域安全约束校验，通过时间窗滑动平均算法处理校验后的控制增量矩阵，输出平滑控制指令至执行终端。

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