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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测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：CN119848685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510329945.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测方法是由朱延廷;李响;陈锦荣;张文骏;彭飞进;欧阳卫年;李高明;曾晓丹;岳朝辉;车磊;谭振鹏设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及电网故障预测技术领域，具体提供了一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测方法，一方面，可同时利用电网运行过程中的结构化数据和非结构化数据进行模型训练，使得故障预测模型可结合电网运行数据、气象数据、故障描述信息和人工运维信息等多种信息进行特征学习，从而可提高模型训练效果，进而可提高故障预测的准确率。另一方面，本申请可定期对至少两个故障预测模型进行再次训练和回测，并根据回测结果自动选用最优模型作为实时预测模型，从而可进一步提高故障预测的准确率。

本发明授权一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义向量化归一和自适应回归的电网故障概率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于当前更新周期的到来，获取前一更新周期对应的历史故障事件数据；其中，所述历史故障事件数据包括结构化数据和非结构化数据，所述结构化数据包括电网运行数据和气象数据，所述非结构化数据包括故障描述信息和人工运维信息； 采用独热编码算法对所述非结构化数据进行编码，并得到语义特征向量； 根据所述语义特征向量对所述非结构化数据进行分类处理，并得到语义描述类型；其中，所述语义描述类型用于反映所述非结构化数据的内容所描述的电网状态； 以所述结构化数据和所述非结构化数据对应的语义描述类型作为训练集，对至少两个第一故障预测模型进行模型训练，并得到至少两个第二故障预测模型；其中，所述第一故障预测模型为所述前一更新周期训练得出的故障预测模型，所述第二故障预测模型为所述当前更新周期训练得出的故障预测模型，至少两个所述第一故障预测模型包括第一线性回归模型和第一XGBoost回归模型，至少两个所述第二故障预测模型包括第二线性回归模型和第二XGBoost回归模型； 分别对各个所述第二故障预测模型进行回测，并根据每个所述第二故障预测模型的回测结果，在各个所述第二故障预测模型中确定最优模型； 将所述最优模型部署为用于预测电网故障概率的实时预测模型； 其中，所述分别对各个所述第二故障预测模型进行回测，包括： 采用回测数据集对所述第二线性回归模型进行回测，并得到由所述第二线性回归模型输出的线性回归预测结果，且对所述线性回归预测结果进行变换，得到第一故障预测概率； 采用所述回测数据集对所述第二XGBoost回归模型进行回测，并得到由所述第二XGBoost回归模型输出的第二故障预测概率； 根据预设的权重系数、所述第一故障预测概率和所述第二故障预测概率，计算第三故障预测概率； 根据预设回测算法和所述第一故障预测概率，计算第一回测结果；其中，所述预设回测算法包括平均绝对误差MAE算法、均方误差MSE算法和R平方算法； 根据所述预设回测算法和所述第二故障预测概率，计算第二回测结果； 根据所述预设回测算法和所述第三故障预测概率，计算第三回测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司佛山供电局，其通讯地址为：528000 广东省佛山市禅城区汾江南路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。