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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种母线负荷辨识方法和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：CN110490220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：201910591109.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种母线负荷辨识方法和系统是由王珂;钱甜甜;姚建国;徐立中;杨胜春;耿建;石飞;项中明;李亚平;朱炳铨;朱克东;汤必强;刘建涛;郭晓蕊;周竞;毛文博;王刚设计研发完成，并于2019-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种母线负荷辨识方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种母线负荷辨识方法和系统，包括：采集待辨识母线的负荷辨识数据；根据所述待辨识母线的负荷辨识数据确定所述待辨识母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据；本发明提供的技术方案，通过LSTM神经网络的学习能力实现对母线上大规模、多样化负荷的负荷类型的辨识，提高辨识的精度。

本发明授权一种母线负荷辨识方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种母线负荷辨识方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待辨识母线的负荷辨识数据； 根据所述待辨识母线的负荷辨识数据确定所述待辨识母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据； 其中，所述负荷辨识数据包括：功率时序数据、时间数据和气象数据； 所述根据所述待辨识母线的负荷辨识数据确定所述待辨识母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据，包括： 将所述待辨识母线的负荷辨识数据代入预先建立的LSTM神经网络，获取所述待辨识母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据； 所述预先建立的LSTM神经网络的训练过程包括： 采集母线历史时刻对应的母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据及其对应的时间数据和气象数据； 依次将所述母线历史时刻对应的母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据及其对应的时间数据和气象数据采用最大值归一化方法进行预处理、采用基于粒子群优化的模糊聚类算法，以戴维森堡丁指数指标为聚类有效性的评价指标进行聚类分析和数据拟合，得到虚拟母线的负荷辨识数据； 将虚拟母线的负荷辨识数据中的一部分负荷辨识数据作为初始LSTM神经网络的输入层训练样本，将母线历史时刻对应的母线上各类用电负荷对应的负荷功率时序数据作为初始LSTM神经网络的输出层训练样本，训练所述初始LSTM神经网络，获取所述预先建立的LSTM神经网络。

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