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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司;沈阳农业大学申请的专利基于深度学习的光伏并网谐波电流预测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：CN119496129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411703007.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法是由谢易澎;陈洪禹;谢国蔚;焦明程;王立鹏;沈衍;王冠夫;王刚;白洪涛;曹双鹏;李昊禹;赵凡;王铜山;刘家顺;宫静设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法，涉及电力系统和光伏并网技术领域。该方法获取光伏并网系统中的三相负载电流和并网点电压数据，采用Clark和Park变换将三相负载电流转换为两相直流分量，并通过低通滤波器提取基波电流，获得谐波电流分量。利用快速傅里叶变换提取并网点电压数据的时域和频域特征，分析电压谐波与负载电流谐波的相关性，提取并网点电压特征。通过卷积神经网络提取谐波电流分量的局部特征，再通过双向长短期记忆网络捕捉时序特征，构建谐波电流预测模型。最后，输入预处理后的电流和电压特征，生成谐波电流预测值。能够更有效地处理光伏并网系统中的非线性和不确定性问题。

本发明授权基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的光伏并网谐波电流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取光伏并网系统中的三相负载电流和并网点电压数据； S2.通过Clark变换和Park变换将三相负载电流转换为两相直流分量，通过低通滤波器提取两相直流分量的基波电流，将三相负载电流的总电流与基波电流求差，获得谐波电流分量，对谐波电流分量进行预处理； S3.通过快速傅里叶变换提取并网点电压数据的时域和频域特征，分析电压谐波成分的幅值和频率分布，评估电压谐波与负载电流谐波的相关性，获取并网点电压特征；通过快速傅里叶变换提取并网点电压数据的时域和频域特征，分析电压谐波成分的幅值和频率分布的具体过程如下： 对并网点电压数据进行快速傅里叶变换，将时域数据转换为频域数据，提取并网点电压信号中的频率成分，识别电压信号的主要频率峰值； 计算各个频率分量的幅值，评估不同频率的贡献； 分析电压信号的谐波成分，包括基波和各阶谐波的幅值及其频率分布，获取电压信号的谐波特征； 根据频域分析结果，确定电压信号中各个频段的能量分布； S4.通过卷积神经网络对谐波电流分量提取局部特征，通过双向长短期记忆网络捕捉谐波电流分量时序特征，构建谐波电流预测模型； S5.将预处理后的谐波电流分量和并网点电压特征输入谐波电流预测模型，生成谐波电流预测值。

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辽宁省电力有限公司辽阳供电公司;沈阳农业大学，其通讯地址为：111000 辽宁省辽阳市白塔区八一街81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”。

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