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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司温州供电公司;四川大学;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源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：CN119578948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510134988.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源方法及系统是由潘益道;徐方维;王川;叶清泉;陈哲;吴旭光;陈丽园;谢鹏林;李瑞;潘乐真;易永利设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源方法及系统，通过获取待评估节点的谐波电压时间序列数据和谐波电流时间序列数据，来计算每一个时间节点的电压波动值和电流波动值；通过根据电压波动值和电流波动值来构建谐波阻抗估计数学模型；基于贝叶斯定理求解谐波阻抗估计数学模型，得到系统侧谐波阻抗参数，准确跟踪了系统侧谐波阻抗的波动，根据系统侧谐波阻抗参数、谐波电压时间序列数据和谐波电流时间序列数据来量化用户侧谐波责任和系统侧谐波责任；最后根据用户侧谐波责任和系统侧谐波责任确定谐波源的位置，能够在阻抗变化时准确实现谐波溯源。

本发明授权一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯回归的海上风电谐波溯源方法，其特征在于，包括：获取待评估节点的谐波电压时间序列数据和谐波电流时间序列数据；根据所述谐波电压时间序列数据计算每一个时间节点的电压波动值，根据所述谐波电流时间序列数据计算每一个所述时间节点的电流波动值；根据所述电压波动值和所述电流波动值构建谐波阻抗估计数学模型；基于贝叶斯定理求解所述谐波阻抗估计数学模型，得到系统侧谐波阻抗参数；根据所述系统侧谐波阻抗参数、所述谐波电压时间序列数据和所述谐波电流时间序列数据量化用户侧谐波责任和系统侧谐波责任；根据所述用户侧谐波责任和所述系统侧谐波责任确定谐波源的位置；所述根据所述电压波动值和所述电流波动值构建谐波阻抗估计数学模型，包括：将所述电压波动值的虚部和实部分离，根据所有所述电压波动值的虚部和实部构建电压波动矩阵；将所述电流波动值的虚部和实部分离，根据所有所述电流波动值的虚部和实部构建电流波动矩阵；为待预估时间节点设置权重对角矩阵，其中，所述权重对角矩阵中的权重值根据所述待预估时间节点与其他时间节点之间的时差设置；利用欧姆定律，构建谐波阻抗估计数学模型；其中，所述谐波阻抗估计数学模型如下：所述待预估时间节点的权重对角矩阵×所述电压波动矩阵＝所述待预估时间节点的权重对角矩阵×所述电流波动矩阵×所述待预估时间节点的未知模型参数＋所述待预估时间节点的残差向量；其中，所述待预估时间节点是所有所述时间节点中的任意一个时间节点，所述未知模型参数由待求解的系统侧谐波阻抗参数和背景谐波电压组成；所述基于贝叶斯定理求解所述谐波阻抗估计数学模型，得到系统侧谐波阻抗参数，包括：基于贝叶斯定理求解所述谐波阻抗估计数学模型，推导出所述未知模型参数的概率表达式；根据所述概率表达式，推导所述未知模型参数的均值和协方差矩阵，根据所述未知模型参数的均值和协方差矩阵计算得到系统侧谐波阻抗参数；所述基于贝叶斯定理求解所述谐波阻抗估计数学模型，推导出所述未知模型参数的概率表达式，包括：根据贝叶斯定理，将所述未知模型参数的后验估计表示为候选表达式： ；其中，为和的联合概率分布；，为的条件概率分布，表示均值为、方差为的正态分布，为单位矩阵；，为所述未知模型参数的先验概率；为的概率分布；是所述未知模型参数，等于所述权重对角矩阵和所述电压波动矩阵的乘积，是所述权重对角矩阵和所述电流波动矩阵的乘积；根据贝叶斯统计中的共轭先验特性，将所述候选表达式转换为概率表达式： ；其中，和分别为未知模型参数的均值和协方差矩阵。

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