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龙图腾网获悉浙江大学;华中科技大学申请的专利一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计及装置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：CN120995903B 。

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：202511518905.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计及装置是由张欣;游龙翔;刘雪琪;陈霞设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计方法，包括建立构网型并网逆变器的阻抗模型和各控制环路模型；基于所述阻抗模型和控制环路模型，定义多目标约束条件，并确认待设计阻抗；绘制各样本的阻抗曲线伯德图并找出主要差异频段，对该频段内阻抗曲线进行采样得到有标签的阻抗频率响应数据点集；对有标签的阻抗频率响应点进行数据筛选处理；对处理后的标签数据集进行训练，得到阻抗平面的可行域和禁区及其决策边界；基于所得阻抗可行域和禁区对初步的可行样本的周围邻域进行搜索优化，形成参数可行域。本发明还提供了一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计装置。本发明所提供的方法能实现失稳预防正向化设计。

本发明授权一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计及装置在权利要求书中公布了：1.一种构网型并网逆变器失稳预防正向化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于构网型并网逆变器构建对应的阻抗模型和控制环路模型，所述阻抗模型包括逆变器输出阻抗和电网阻抗； 获取样本数据，其包括构网型并网逆变器的控制参数和对应的目标阻抗； 构建多目标约束条件并带入控制环路模型和阻抗模型中，对所述样本数据进行筛选，以划分出是否满足多目标约束条件的可行样本数据和非可行样本数据； 基于所述可行样本数据和所述非可行样本数据绘制对应的阻抗曲线伯德图，并针对所述阻抗曲线伯德图中的差异频段进行采集并以样本来源进行标签标注，将采集获得的差异频段和标签组成阻抗频率响应数据点集； 针对阻抗频率响应数据点集中差异频段的阻抗幅值和相位响应点进行归一化处理，并分别以dd轴、dq轴、qd轴和qq轴阻抗进行筛选，以构建各阻抗对应的独立数据集；利用深度神经网络算法分别对各阻抗对应的独立数据集进行训练，以输出各阻抗平面的可行域和禁区及其决策边界，所述深度神经网络包括用于生成二元分类边界的支撑向量机和用于预测未标注区域可行性概率分布的高斯过程回归联合模型，其实现步骤如下： 将阻抗频率响应点的幅值、相位数据映射为特征向量xi，并标注二元标签yi∈{0,1}；使用径向基函数核构建SVM模型； 通过网格搜索与交叉验证优化超参数γ和惩罚系数C，生成初步决策边界；基于SVM分类结果，对靠近决策边界的样本点xk构建高斯过程回归模型，核函数选用马顿核；计算未标注区域的可行性概率py=1|x，若py=1|x≥0.5则判定为可行区域； 根据GPR输出的概率分布，对SVM的决策边界进行局部平滑修正，生成最终阻抗可行域； 基于所有阻抗平面的可行域和禁区及其决策边界，对可行样本数据的周围邻域进行邻域搜索优化，以输出满足多目标约束条件的参数组合，所述邻域搜索优化的具体过程如下： 以可行样本数据中一个可行参数样本为中心，向各个控制参数的维度以定间隔生成拓展样本点用于参数可行域拓展搜索； 针对每个拓展样本点进行特定频段内的阻抗频率响应的采样，利用所得阻抗平面可行域禁区判断拓展样本点是否满足多目标约束条件； 当某个维度方向上用于搜索的参数样本点为非可行点，或用于搜索的样本点附近存在可行或非可行参数样本时，则停止该维度方向上的拓展搜索，并将拓展至最远距离的可行搜索点作为该维度的边界； 将各维度上用于搜索的最远可行样本点互相连接，以形成封闭的参数可行域； 重复上述过程，直至可行样本数据中每个可行参数样本的完成邻域搜索。

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