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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司;云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利电能质量扰动的识别方法及识别装置、设备及存储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：CN120832571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511261971.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权电能质量扰动的识别方法及识别装置、设备及存储介质是由周鑫;张丽;徐志;赵勇帅设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本电能质量扰动的识别方法及识别装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电能质量识别技术领域，公开了一种电能质量扰动的识别方法及识别装置、设备及存储介质，方法包括：获取电能质量扰动信号；利用预设一维卷积神经网络和一维残差神经网络对电能质量扰动信号进行特征提取，得到电能质量扰动信号的目标时间特征向量；利用预设多头注意力机制对目标时间特征向量进行特征融合处理，得到融合信号特征；利用预设分类器对融合信号特征进行分类，得到用于指示电能质量扰动信号的扰动类型的最终分类结果。该方法可以综合多种特征信息，有效地降低噪声对分类结果的影响，提升分类器分类性能和泛化能力，在分类准确率、抗噪性方面具有更好的性能，提高扰动识别准确性，为电力系统中的电能故障诊断提供有效的支持。

本发明授权电能质量扰动的识别方法及识别装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电能质量扰动的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电能质量扰动信号； 利用预设一维卷积神经网络和一维残差神经网络对所述电能质量扰动信号进行特征提取，得到所述电能质量扰动信号的目标时间特征向量； 利用预设多头注意力机制对所述目标时间特征向量进行特征融合处理，得到融合信号特征； 利用预设分类器对所述融合信号特征进行分类，得到最终分类结果，所述最终分类结果用于指示所述电能质量扰动信号的扰动类型； 其中，所述电能质量扰动信号包括降噪后的信号，则所述获取电能质量扰动信号包括： 获取含噪环境下的电能质量扰动信号； 对所述电能质量扰动信号进行小波分解，得到所述电能质量扰动信号的J层小波系数； 利用预设的改进自适应阈值算法和改进阈值函数算法对所述小波系数进行降噪处理，得到去噪小波系数； 基于所述去噪小波系数进行信号重构，得到所述电能质量扰动信号的降噪信号； 其中，所述利用预设的改进自适应阈值算法和改进阈值函数算法对所述小波系数进行降噪处理，得到去噪小波系数，包括： 基于所述J层小波系数以及预设的标准差算法，确定噪声标准差； 分别利用各层小波系数的峰和比修正因子、所述噪声标准差以及预设的改进自适应阈值算法，确定各层小波系数对应的小波阈值； 利用每一层所述小波阈值、改进阈值函数算法对所述小波系数进行降噪，确定去噪小波系数； 其中，所述分别利用各层小波系数的峰和比修正因子、所述噪声标准差以及预设的改进自适应阈值算法，确定各层小波系数对应的小波阈值，之前还包括： 分别利用各层小波系数的长度和小波系数中峰值与和值的比值，确定各层小波系数的峰和比修正因子； 其中，所述改进阈值函数算法包括第一去噪算法、第二去噪算法及第三去噪算法，则所述利用每一层所述小波阈值、改进阈值函数算法对所述小波系数进行降噪，确定去噪小波系数，包括： 利用预设的可调参数确定规则确定每层小波系数的可调参数，所述可调参数确定规则至少包括分解层数越高所述可调参数越低； 对于每一层小波系数和小波阈值，进行以下处理： 若所述小波系数大于等于所述小波阈值，则利用第一去噪算法、所述可调参数、小波系数以及小波阈值，得到去噪小波系数； 若所述小波系数的绝对值小于所述小波阈值，则利用第二去噪算法、所述可调参数、小波系数以及小波阈值，得到去噪小波系数； 若所述小波系数小于等于所述小波阈值的负值，则利用第三去噪算法、所述可调参数、小波系数以及小波阈值，得到去噪小波系数。

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云南电网有限责任公司;云南电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：650000 云南省昆明市拓东路73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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