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本成果圍繞光伏并網(wǎng)系統(tǒng)電能質量展開。基于深度學習算法，研究諧波等電能質量指標變化規(guī)律，運用特征提取技術處理時序數(shù)據(jù)，實現(xiàn)電能質量預測。研發(fā)基于態(tài)勢感知的電能質量調控裝置，總諧波補償率不小于 90%，補償次數(shù) 2 - 50 次。成果形式包括研究報告、調控裝置示范應用，申請發(fā)明專利 3 項，發(fā)表論文 3 篇。應用場景涵蓋光伏電站、配電網(wǎng)等，可提升電網(wǎng)可靠性與經(jīng)濟性，減少設備損耗、優(yōu)化調控策略、降低棄光率，為新能源消納提供支撐。