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龙图腾网获悉江阴长仪集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的电网谐波识别方法及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：CN121350541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511913468.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统是由许园园;魏祥龙;舒孝国;吴阳;张晓东;陈文藻设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电数字处理领域，具体涉及一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统，包括：将采集的电压数据和电流数据处理后输入到LSTM模型，输出电压和电流的预测数据，处理后得到电压序列和电流序列，将其进行窗口划分，结合对应窗口的幅度谱获取局部波形差异，通过奇次谐波对应的频率在窗口序列幅度谱的幅度得到谐波幅度序列，处理后得到谐波幅度变化序列，结合局部波形差异得到谐波相似度，利用公共联接点电压序列中不同奇次谐波的谐波幅度序列获取识别显著程度集成谐波相似度得到负载馈线的谐波贡献程度，对谐波贡献程度进行排序，选取预设比例个谐波贡献程度符合预设条件。本申请具有可以准确进行谐波源的定位，提高谐波源识别精准度的效果。

本发明授权一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电网谐波识别方法，其特征在于，包括步骤： 计算电网的各负载馈线对于公共联接点的谐波贡献程度，选取谐波贡献程度符合预设条件的负载馈线对应的负载作为识别的谐波源； 其中，谐波贡献程度的计算方法为： 将采集的公共联接点电压数据进行标准化处理去除量纲，输入到训练完成的LSTM模型，输出电压预测数据，处理后得到公共联接点电压序列；同理得到负载馈线电流序列； 根据预设的窗口对采集的公共联接点电压序列进行划分，得到多个公共联接点的电压窗口序列；同理得到多个负载馈线的电流窗口序列； 对公共联接点的电压窗口序列进行变换得到幅度谱，利用幅度谱得到公共联接点的电压幅度序列；同理得到负载馈线的电流幅度序列；根据公共联接点的电压幅度序列和负载馈线的电流幅度序列，计算负载馈线与公共联接点对应窗口序列的局部波形差异； 对一个奇次谐波对应的频率，提取该频率在公共联接点的电压窗口序列的幅度谱内的幅度，以构建公共联接点电压序列的奇次谐波的幅度序列；同理得到负载馈线电流序列的奇次谐波的幅度序列； 对公共联接点电压序列的奇次谐波的幅度序列中每个数据进行处理，得到公共联接点电压序列的谐波幅度变化序列；同理得到负载馈线电流序列的谐波幅度变化序列； 根据公共联接点电压序列的奇次谐波的幅度序列、负载馈线电流序列奇次谐波的幅度序列、公共联接点电压序列的谐波幅度变化序列、负载馈线电流序列的谐波幅度变化序列与局部波形差异，计算负载馈线与公共联接点在奇次谐波的谐波相似度；根据公共联接点电压序列的奇次谐波的幅度序列，计算奇次谐波的识别显著程度；根据谐波相似度和识别显著程度，计算负载馈线对于公共联接点的谐波贡献程度。

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江阴长仪集团有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市江阴市新华路281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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