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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司定西供电公司申请的专利一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制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：CN120952552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511385862.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制方法是由张杨设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制方法，涉及智能型配电系统的故障监控与安全防护技术领域，包括下述步骤：S1：采集光伏接入台区的运行数据和气象数据；S2：基于训练完成的LSTM模型实时预测未来预定时间间隔内的漏电流值；S3：基于条件价值风险CVaR算法对预测的漏电流值进行风险评估；S4：将风险评估值与安全漏电流阈值进行比较。本发明方法，融合了LSTM神经网络的时序预测优势，可以提前发现潜在的漏电流升高迹象，实现由事后被动响应转变为事前主动预警，为采取控制措施争取宝贵时间，避免了漏电流突然升高而响应滞后所导致的安全事故。

本发明授权一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络与CVaR预测算法的光伏接入台区漏电流动态风险评估与抑制方法，其特征在于：包括下述步骤： S1：采集光伏接入台区的运行数据和气象数据； S2：利用长短期记忆LSTM神经网络模型对所述运行数据和气象数据进行时序学习和训练，并基于训练完成的LSTM模型实时预测未来预定时间间隔内的漏电流值，包括输入层、隐藏层即LSTM单元和输出层； S3：基于条件价值风险CVaR算法对预测的漏电流值进行风险评估，确定预设置信水平下漏电流的VaR阈值，并计算超过该阈值部分的漏电流期望值作为风险评估值； S4：将风险评估值与安全漏电流阈值进行比较，当风险评估值超过所述安全漏电流阈值时生成风险预警信号，根据所述风险预警信号触发漏电流抑制控制策略，调节光伏换流装置的输出功率、启用接地补偿装置，以将实际漏电流限制在所述安全漏电流阈值以内； S5：控制措施执行后，采集新的漏电流数据反馈至LSTM模型，每24小时重新训练模型权重，循环执行步骤S1-S4，实现动态管控； 所述步骤S3中，为定量评估漏电流超限的风险水平，引入基于条件价值风险CVaR算法的风险评价模型，通过LSTM预测模型预测未来时刻的漏电流，得到预测值及其概率分布，令随机变量表示未来漏电流，其分布由预测模型给出，定义置信水平，如为0.95，则价值风险定义为漏电流在该置信水平下的分位数，即： ； 其中，为概率函数，描述漏电流取值的概率特性；为下确界，即满足的最小值； 条件价值风险定义为超过部分的漏电流的期望值，用于表征极端情况下的平均风险水平： ； 其中，为条件期望算子，表征条件下，的期望值； 根据上述定义，计算得到在置信水平下未来漏电流的值，并将其作为漏电流的风险指标，当超过安全漏电流阈值时，则认为未来漏电流风险处于不可接受水平，需要触发控制措施； 所述步骤S4中，控制策略的降载比例按CVaR超标比例线性确定，即降载比例。

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