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龙图腾网恭喜西安热工研究院有限公司申请的专利基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复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：CN112131798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13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：202011053157.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法是由贺婷;孙钢虎;兀鹏越;王小辉;柴琦;薛磊;郭霞;杨沛豪;寇水潮;高峰;孙梦瑶;李志鹏;赵俊博;陈建英设计研发完成，并于2020-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法。该方法借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数，由实测CVT二次侧电压输出信号恢复得到CVT一次侧电压输入信号，克服了CVT暂态传变特性所引起的二次侧输出信号与一次侧输入信号之间的非线性传变关系，可以有效改善距离保护中存在的暂态超越现象。

本发明授权基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法在权利要求书中公布了：1.基于BP神经网络的CVT一次侧电压信号恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：1搭建CVT等效电路模型及所在电力系统模型，测量CVT等效电路的输入、输出信号；CVT等效电路模型采用典型谐振型阻尼回路或速饱和电抗器型阻尼回路；2借助BP神经网络算法逼近功能对CVT等效电路输入、输出电压信号进行网络训练，训练所得网络用于逼近CVT传递函数；BP神经网络算法流程包括BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测；网络训练的具体过程包括：①网络初始化；②隐含层输出计算，所述隐含层，其节点转移函数采用logsig函数；③输出层输出计算，所述输出层，采用purelin函数；④误差计算；⑤权值更新；⑥阈值更新；⑦判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回②；3实测CVT二次侧电压输出信号；4借助BP神经网络训练所得网络函数及实测CVT二次侧输出信号计算得到CVT一次侧电压输入信号。

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