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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险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：CN120046988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510414476.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法是由赵宏伟;罗龙波;叶萌;牛振勇;黎翔;李富伟;王妍妍设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能化电网技术领域，尤其涉及基于多门控‑双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法，包括以下步骤：S1：获取电网数据：获取全面覆盖电网动态特性的电网数据，以及光伏电站输出功率、负载数据和气象数据；S2：构建特征工程：对所述S1中的各个数据进行预处理和特征提取，形成完整的时间序列输入数据，定义输入时间序列数据；S3：构造电网并网风险评估数据模型：利用双重卷积网络提取特征，所述提取特征包括提取局部特征和提取全局特征，所述双重卷积网络包括两条并行的卷积路径；S4：构建风险动态变化的评估模型，将风险分为高、中、低三级，本发明提高了风险评估精度。

本发明授权基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法在权利要求书中公布了：1.基于多门控-双重卷积神经网络的光伏并网风险评估方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取电网数据：获取全面覆盖电网动态特性的电网数据，以及光伏电站输出功率、负载数据和气象数据； S2：构建特征工程：对所述S1中的各个数据进行预处理和特征提取，形成完整的时间序列输入数据，定义输入时间序列数据为，其中，T为时间步长，F为特征维度，R为电网动态数据； S3：构造电网并网风险评估数据模型：利用双重卷积网络提取特征，所述提取特征包括提取局部特征和提取全局特征，所述双重卷积网络包括两条并行的卷积路径； 所述S3中提取局部特征包括以下步骤： A1：提取局部时间序列特征：通过一维卷积计算从所述时间序列输入数据提取局部时间序列特征，一维卷积计算的输出特征为，计算公式为： ， 其中，为卷积核，为时间窗口大小，为输出通道数，通道的偏置，为非线性激活函数； A2：提取局部特征信息：通过多层卷积操作提取数据的局部特征信息，计算公式为： ， 其中，为卷积核，为卷积操作，为偏置项，为激活函数； A3：引入门控机制：在所述A2中多层卷积的每层卷积之后，引入门控机制，通过门控单元控制每层卷积的输出，计算公式如下： ， 其中，是门控单元的输出，是门控单元的权重矩阵，是门控偏置项，是激活函数； 所述S3中提取全局特征的方法，包括以下步骤： B1：扩张卷积和全局池化：所述扩张卷积为引入扩大因子d增大感受野，并保留时间分辨率，所述全局池化为在时序维度上进行全局汇聚，提取全局特征表示，所述扩张卷积的计算公式为： ， 其中，H为卷积计算，为扩张因子，决定卷积核跳跃步长，为激活函数，W为时序维度上的权重矩阵，X为电网数据的特征值，T为时间步长，F为特征维度，c为输出通道； 所述全局池化的计算公式为： ， 其中，Hglobal为全局卷积操作，Pooling操作为最大池化或平均池化，用于在时间维度上聚合特征，H为卷积层； B2：引入多门控机制单元，融合生成最终的特征表示，所述多门控机制单元包括时间门控、空间门控和环境门控； 所述时间门控为针对时间序列数据中的重要时间点，动态调整特征的时间权重，所述重要时间点为光伏系统启动时间、光伏系统停止时间和波动高峰期，所述时间门控的公式为： ， 其中，为输入时间序列数据，分别为时间门控的权重矩阵和偏置向量，为Sigmoid函数，用于将权重限定在[0,1]，为时间门控权重； 调整后的时间特征为：， 其中，表示逐元素相乘； 所述空间门控为针对分布式光伏电站之间的交互信息，动态调整不同电站特征通道的权重，强化电站之间的相关性，所述空间门控的公式为：， 其中，分别为空间门控的权重矩阵和偏置，为空间门控权重； 调整后的空间特征为：， 其中，表示逐元素相乘； 所述环境门控针对环境条件的影响，动态调整特征的权重以适应不同的环境变化，所述环境门控公式为：， 其中，为环境数据，为环境门控的权重矩阵和偏置，为环境门控权重； 调整后的环境特征为：， 其中，表示逐元素相乘； 所述多门控机制单元将所述时间门控、空间门控和环境门控作用后的特征融合，得到最终的调整特征表示，所述多门控机制公式为：， 其中，分别为时间、空间、环境门控的权重系数，为多门控机制作用后的最终特征表示； S4：构建风险动态变化的评估模型，将风险分为高、中、低三级。

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