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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院;四川蜀能电科能源技术有限公司申请的专利基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统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：CN121036026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511559282.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统是由徐琳;吴杰;刘畅;张华;杨琳;吴驰;吴天宝;苏学能;高艺文;彭瑞;何可设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及新型电力系统技术领域，公开了基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统。首先收集配电网各节点的电压幅值、波形、有功与无功功率、负荷及分布式电源出力等关键运行数据；然后通过自适应特征模态分解对电压信号进行时频域解构，提取电压越限事件中的关键扰动特征；接着采用深度特征融合网络与MAML元学习算法，解决电压越限场景下的小样本问题，快速适应新任务并提高电压溯源的准确性；最后，将训练好的模型部署至配电网实际监测分析运行平台中，进行实时电压溯源与监测分析。本发明能够有效提高配电网电压管理的精度与实时性，保障电网的稳定运行，并提供智能化调控支持。

本发明授权基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集包括配电网中各节点的电压幅值、波形、有功与无功功率、负荷及分布式电源出力的关键运行数据，或利用仿真手段生成多场景电压样本，作为后续神经网络模型训练的辅助数据； 步骤2：采用基于自适应特征模态分解对电压信号进行时频域解构，提取电压信号特征作为电压越限事件中所隐含的关键扰动特征，实现高精度越限特征建模； 步骤3：建立深度特征融合网络与元学习驱动的训练机制，以解决电压越限场景下的小样本问题；具体为：通过GhostNet网络进行深度特征提取，并结合MAML元学习算法进行训练，使网络能够在小样本数据下快速适应新任务； 步骤4：结合所述辅助数据和电压信号特征，完成数据的预处理与拼接，构建神经网络的训练数据集；然后利用步骤3的深度特征融合网络和元学习驱动的训练机制进行模型训练，完成电压越限溯源模型的优化；将训练完成的模型部署到实际配电网监测分析运行平台中，实时进行电压溯源与监测分析。

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