The innovations in the electrical power grid have contributed important aspects to society’s sustainability. It is essential to investigate these innovations to find out crucial information, such as where it was created, what it has in common with other innovations, and what the future of technological innovations will look like. Because of this, a survey of published patents has been conducted to investigate the current trends and predict the number of innovations occurring in the electric power grid technologies. The investigation is divided into data extraction, data analysis, and regression model estimation. For the data extraction, relevant search terms were combined with patent classes to identify the legitimate patent documents that would be used in the investigation. The information based on the patent documents was used in the data analysis to investigate the number of published patent documents each country and company has conducted and to generate patent landscapes to estimate the correlation between the patent documents’ technologies. To evaluate the regression model, the polynomial, exponential, and Gaussian functions were utilized to generate a function that approximately fits the number of patent documents published yearly. The data analysis showed that China was the country that contributed the most to published patent documents, which was a corresponding value of 49.84% out of the 153013 investigated patent documents. "SGCC-State Grid corporation of China", "China electric power research institute", "North China electric power university" were the companies that published the most patent document within the technologies of the electrical power grid. The generated patent landscapes estimated that the largest technologies between the years 2017-2021 were "Transformer substation", "Energy storage","Power distribution", and "Load prediction". The patent landscape also demonstrated that the patent documents regarding solar energy were correlated most with various types of technologies, and the technologies with least correlation for year 2017 were "Transformer substation" with "Grid connected inverter", for 2020 "Power distribution" had weak correlation to the remaining technologies except "Power system stability". For 2021 “Wind power plant” together with “Synchronous machines” had weak interaction with the remaining technologies. Finally, the regression estimation showed that the Gaussian function of second order contributed most accurately to the estimation of the number of patent documents published each year, where the coefficient of determination was calculated to be 99.46%.

Innovationerna inom elnätet har bidragit med viktiga aspekter till samhällets hållbarhet. Det är viktigt att undersöka dessa innovationer för att ta reda på viktig information, som var den skapades, vad den har gemensamt med andra innovationer och hur framtiden för tekniska innovationer kommer att se ut. På grund av detta har en undersökning av publicerade patent genomförts för att undersöka de nuvarande trenderna och förutsäga antalet innovationer som sker inom teknikerna för elnätet. Undersökningen är uppdelad i dataextraktion, dataanalys och regressionsmodelluppskattning. För dataextraheringen kombinerades relevanta söktermer med patentklasser för att identifiera de legitima patentdokument som skulle användas i utredningen. Informationen baserad på patentdokumenten användes i dataanalysen för att undersöka antalet publicerade patentdokument varje land och företag har genomfört och för att generera patentlandskap för att uppskatta korrelationen mellan patentdokumentens tekniker. För att utvärdera regressionsmodellen användes polynom-, exponentiell- och Gauss-funktioner för att generera en funktion som ungefär passar antalet patentdokument som publiceras årligen. Dataanalysen visade att Kina var det land som bidrog mest till publicerade patentdokument, vilket var ett motsvarande värde på 49,84% av de 153013 undersökta patentdokumenten. ”SGCC-State Grid Corporation of China”, ”China Electric Power Research Institute”, ”North China Electric Power University” var de företag som publicerade flest patentdokument inom teknikerna för elnätet. De genererade patentlandskapen uppskattade att de största tekniker mellan åren 2017-2021 var ”Transformatorstation”, ”Energilagring”, ”Strömdistribution” och ”Belastningsförutsägelse”. Patentlandskapet visade också att patentdokumenten till avseende av solenergi var korrelerade med de flesta teknologier, och de teknikerna med minst korrelation för år 2017 var ”Transformatorstation” med ”Grid-ansluten inverterare”, för 2020 hade ”Strömdistribution” svag korrelation till de återstående tekniker utom ”Kraftsystemstabilitet”. För 2021 hade ”Vindkraftverk” tillsammans med ”Synkronmaskiner” svag interaktion med de återstående teknikerna. Slutligen visade regressionsuppskattningen att den Gaussiska funktionen av andra ordningen bidrog till det mest exakt uppskattningen av antalet patentdokument som publicerades varje år, där determinationskoefficienten beräknades att vara 99,46%.