四川大学肖先勇获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知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：CN119539257B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411591136.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知方法是由肖先勇;董浩;胡文曦;汪颖设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知方法。所述方法包括：获取高频时间序列并进行预处理，得到训练样本数据；基于图注意力网络和transformer网络构建级联模型，将所述训练样本数据和关联矩阵输入所述级联模型，对所述级联模型进行预训练，所述关联矩阵表示配电网拓扑连接关系；将预训练之后的级联模型分为学习器部分和决策器部分，并进行迁移学习训练，保留达到训练目标的模型参数，得到最终的超分辨率感知模型，其中，所述学习器部分包括除transformer线性输出层外的所有层，决策器部分包括transformer的线性输出层；将实时量测数据输入所述超分辨率感知模型，得到超分辨率量测生成结果。
本发明授权一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的配电网量测数据超分辨率感知方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高频时间序列并进行预处理，得到训练样本数据，所述训练样本数据包括高频标签和低频数据，所述高频时间序列包括三相电压瞬时值、节点注入有功功率、无功功率； 基于图注意力网络和transformer网络构建级联模型，将所述训练样本数据和关联矩阵输入所述级联模型，对所述级联模型进行预训练，所述关联矩阵表示配电网拓扑连接关系； 将预训练之后的级联模型分为学习器部分和决策器部分，并进行迁移学习训练，保留达到训练目标的模型参数，得到最终的超分辨率感知模型，其中，所述学习器部分包括除transformer线性输出层外的所有层，决策器部分包括transformer的线性输出层； 将实时量测数据输入所述超分辨率感知模型，得到超分辨率量测生成结果； 所述预处理包括： 对所述高频时间序列进行线性归一化和下采样处理。
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