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龙图腾网恭喜国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法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：CN119180220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411676697.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法是由刘柳;陈波;赵勇;戈田平;程思萌;郝钰;汪硕承设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及到一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法，包括以下步骤：获取综合负荷系统实际的故障录波数据，以提取暂态电压的实际值；模拟综合负荷模型在参数变化时的系统状态数据，并提取暂态电压的仿真值；计算仿真的暂态电压变化曲线与原始故障录波暂态电压变化曲线之间的辛普森积分面积差,并构建数据集；建立负荷参数与面积差之间的变化响应关系；通过训练好的神经网络建立归一化后的误差函数；基于误差函数，利用顺序二次规划算法以辛普森积分面积差最小为目标，求出反归一化后的综合负荷模型参数。本发明不依赖人工经验，参数修正效率高，能够满足大型电网分析计算对综合负荷模型的严格要求。

本发明授权一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的综合负荷模型参数的自动修正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取综合负荷系统实际的故障录波数据，以提取暂态电压的实际值；步骤2，模拟综合负荷模型在参数变化时的系统状态数据，并提取暂态电压的仿真值；步骤3，基于辛普森13法则，计算仿真的暂态电压变化曲线与原始故障录波暂态电压变化曲线之间的辛普森积分面积差,并构建数据集；步骤4，基于Levenberg-Marquardt算法优化的神经网络，建立负荷参数与面积差之间的变化响应关系；步骤5，通过训练好的神经网络建立归一化后的误差函数；步骤6，基于误差函数，利用顺序二次规划算法以辛普森积分面积差最小为目标，求出反归一化后的综合负荷模型参数。

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国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层)；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”。