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龙图腾网获悉国网经济技术研究院有限公司申请的专利基于物理信息神经网络的阻抗辨识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：CN119476352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411492410.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的阻抗辨识方法及系统是由李晖;索之闻;王智冬;蒋维勇;王菲;邹欣;傅诗琪;孟健;李永康;姚睿哲;李积泰;李佳琛;冀茂设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的阻抗辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的阻抗辨识方法及系统，首先获取预处理后MMC的工作点信息以及原始阻抗数据；然后基于所述工作点信息，根据阻抗辨识的目的选择对应的控制物理信息训练第一神经网络，得到初始物理信息神经网络模型，输出训练控制物理信息；再基于工作点信息和所述训练控制物理信息训练第二神经网络，输出训练阻抗数据；将所述训练阻抗数据与原始阻抗数据对比得到训练误差，根据误差调整所述第二神经网络，得到阻抗辨识模型；最后利用阻抗辨识模型完成阻抗辨识。本发明可以提高神经网络阻抗建模方法的训练准确性，使得阻抗辨识的误差大幅减小。

本发明授权基于物理信息神经网络的阻抗辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的阻抗辨识方法，其特征在于，包括： 获取预处理后的训练数据集；其中，所述训练数据集包括模块化多电平换流器的工作点信息以及原始阻抗数据； 基于所述工作点信息，根据阻抗辨识的目的选择对应的控制物理信息训练第一神经网络，得到初始物理信息神经网络模型，输出训练控制物理信息； 基于所述工作点信息和所述训练控制物理信息训练第二神经网络，输出训练阻抗数据，将所述训练阻抗数据与原始阻抗数据对比得到第二训练误差，若所述第二训练误差大于等于设定阈值，则调整所述第二神经网络，直至误差小于设定阈值，得到阻抗辨识模型； 向所述阻抗辨识模型中输入工作点信息和所选择的控制物理信息，得到对应工作点下的阻抗输出，完成所述模块化多电平换流器的阻抗辨识； 其中，所述控制物理信息包括差模侧控制物理信息和共模侧控制物理信息； 所述差模侧控制物理信息包括差模控制与电流的物理信息Cdmi_p和差模控制与电压的物理信息Cdmu_p； 所述共模侧控制物理信息包括共模控制与电流的物理信息Ccmi_p和共模控制与电压的物理信息Ccmu_p； 其中，所述差模控制与电流的物理信息定义式为： 所述差模控制与电压的物理信息定义式为： 所述共模控制与电流的物理信息定义式为： 所述共模控制与电压的物理信息定义式为： 各定义式中，Mdm_p,f＝fp和Mcm_p,f＝fp分别表示从MMC交流侧向端口处注入频率fp的三相正序扰动时，差模侧控制处和共模侧控制处获取的扰动；Ip,f＝fp表示电流扰动。

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