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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成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：CN121094242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511622305.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成方法是由徐东亮;吕振宇;许洁;赵睿哲;马刚;韩汝帅;王超萌;余修勇设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成方法，包括：获取配电网的历史量测数据集；计算反映数据波动性的多维度信息熵；根据多维度信息熵计算结果，生成自适应权重；构建采用加权多尺度核函数的支持向量机模型；利用历史量测数据集作为输入，对支持向量机模型进行训练，生成目标节点的伪量测数据；采用高斯混合模型对伪量测数据与真实负荷数据之间的误差进行概率密度拟合，建立伪量测误差模型；根据伪量测误差模型，确定各伪量测数据的最终权重。本发明有效提高了伪量测数据的精度和可靠性，解决了配电网中因量测设备不足导致的状态信息不完备问题，为信息不完备条件下的配电网状态估计提供了精准的数据支撑。

本发明授权基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵加权支持向量机的主动配电网伪量测生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取配电网的历史量测数据集； S2：基于历史量测数据集，计算反映数据波动性的多维度信息熵，以量化不同特征维度对负荷预测的不确定性影响； S3：根据多维度信息熵计算结果，生成自适应权重； S4：基于自适应权重设计加权多尺度核函数，构建采用加权多尺度核函数的支持向量机模型； S5：利用历史量测数据集作为输入，对支持向量机模型进行训练，生成目标节点的伪量测数据； S6：采用高斯混合模型对伪量测数据与真实负荷数据之间的误差进行概率密度拟合，建立伪量测误差模型； S7：根据伪量测误差模型，确定各伪量测数据的最终权重； 步骤S2中多维度信息熵的计算公式为： ； 其中，为第k个特征维度的信息熵，k表示历史量测数据集的第k个特征维度，m为样本数量；为第k个特征维度下第j个样本所占的比重，计算公式为： ； 其中，为第j个样本在第k个特征维度上的测量值，为数据归一化函数； 步骤S3中自适应权重的计算公式为： ； 其中，为自适应权重，n为特征维度的总数，为第k个特征维度的信息熵； 步骤S4中加权多尺度核函数是通过对一组具有不同尺度参数的基核函数进行加权组合而形成的复合核；基核函数为一组径向基函数，表示为，其中每个基核函数对应一个唯一的尺度参数； 加权多尺度核函数通过以下公式构建： ； 其中，和为输入样本，为加权多尺度核函数。

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