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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利逆变器仿真方法、装置和计算机设备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：CN119129444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411613902.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权逆变器仿真方法、装置和计算机设备是由张大为;罗玉华;姜自发;楼晓景;邹永长;邓志吉;赵一鸣;周小勇;刘明设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本逆变器仿真方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种逆变器仿真方法、装置和计算机设备，该方法通过基于逆变器的仿真对象，建立训练数据集和测试数据集；基于所述训练数据集和测试数据集，训练卷积神经网络，得到仿真结果；其中，所述卷积神经网络中的卷积核基于针对所述仿真对象预设的物理场模型和条件模型得到，解决了仿真效率低的问题，实现了减少迭代次数，快速获取仿真的稳态结果。

本发明授权逆变器仿真方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种逆变器仿真方法，其特征在于，所述方法包括：基于逆变器的仿真对象，建立训练数据集和测试数据集；基于所述训练数据集和测试数据集，定义卷积神经网络的全连接层的输入向量和输出向量之间的线性回归关系，训练卷积神经网络，得到仿真结果；其中，所述卷积神经网络中的卷积核基于针对所述仿真对象预设的物理场模型和条件模型得到；其中，在进行电热融合的仿真时，所述仿真对象包括电路级仿真对象和系统级仿真对象，所述训练数据集和测试数据集包括电路仿真输入和对应的电路仿真结果标签以及系统仿真输入和对应的系统仿真结果标签；所述电路仿真输入依次经过所述卷积神经网络的卷积和池化计算后得到电路级特征，所述系统仿真输入依次经过所述卷积神经网络的卷积和池化计算后得到系统级特征，将所述电路级特征和所述系统级特征求和后得到特征和，将所述特征和作为所述全连接层的输入向量；将所述电路仿真结果标签与所述系统仿真结果标签求和后得到标签和，将所述标签和作为所述全连接层的输出向量，建立所述全连接层的回归线性关系。

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