买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种电网线路阻抗预测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：CN116338322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310316000.1，技术领域涉及：G01R27/08；该发明授权一种电网线路阻抗预测方法及系统是由姜明顺;刘繁;张法业;张雷;王晓龙;赵彤设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网线路阻抗预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电网线路阻抗预测方法及系统，获取电网线路的阻抗历史数据；对获取的阻抗历史数据进行时间序列分解，得到多个趋势信号数据；对得到的趋势信号数据采用导数动态时间规整算法距离优化的k‑medoids聚类算法进行聚类，得到多个分类；对同一分类的趋势信号数据采用预训练的预测模型，得到当前电网线路未来设定时间段的阻抗预测数据；本发明将若干个长时间的线路阻抗在降噪后分成若干个序列进行聚类分析，能够有效的降低曲线噪声以及提取曲线的周期性，通过分类预测的方法，提高了预测的精度。

本发明授权一种电网线路阻抗预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电网线路阻抗预测方法，其特征在于，包括以下过程： 获取电网线路的阻抗历史数据； 对获取的阻抗历史数据进行时间序列分解，得到多个趋势信号数据； 对得到的趋势信号数据采用导数动态时间规整算法距离优化的聚类算法进行聚类，得到多个分类； 对同一分类的趋势信号数据采用预训练的预测模型，得到当前电网线路未来设定时间段的阻抗预测数据； 采用导数动态时间规整算法距离优化的k-medoids聚类算法进行聚类，包括： 为每个簇随意选择一个代表对象，剩余的对象采用导数动态时间规整算法计算与代表对象的相似度，生成距离矩阵，根据与代表对象的距离分配给最近的一个簇； 然后反复地用非代表对象来替代代表对象，直至聚类结束； 预测模型中，采用一维的卷积神经网络提取时间序列的特征，包括： 一维的卷积神经网络允许卷积时的输入存在间隔采样，最底层的采样率最高，自最底层向最高层，采样率逐渐降低； 特征提取完成后，采用LogSparse-Transformer模型进行预测，包括： 采用LogSparse自注意力机制，对于长度为L的序列数据，计算每层中每个单元的点积，堆叠到层，以使得预测模型能够访问每个单元的信息。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。