买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法及系统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：CN119988986B 。

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：202510462290.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法及系统是由郜晓娜;马静;郑智浩;吴杨;陈西婷;陈静怡;汪源;江成捷;蔡馨雅;覃禹铭;郑前伟;卢颖;杨涵;邓志强;王聪聪;李俊飞;黄曜设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法及系统，涉及电力系统监控与分析技术领域，方法包括：基于当前轮次的电网运行状态数据、感知结果及用户侧用电数据、负荷特征结果，分别构建并训练当前负荷感知模型和当前用户负荷模型；再对运行与用电数据做潜在关系映射分析，确定负荷相互影响分布，融合两个模型得到融合负荷感知模型；根据该模型的损失程度值获取下一轮次信息继续训练；若满足预设条件，将最后一轮次的融合模型作为最终的电网告警感知模型用于实时负荷感知；本发明兼顾电网运行与用户用电数据，能应对用户负荷多样性和个性化需求，精准预测负荷，提高了电网负荷告警感知准确性。

本发明授权一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息融合的电网告警感知模型训练方法，其特征在于，包括： 基于当前轮次下的电网运行状态数据及其对应的电网感知结果，以及用户侧用电数据及其对应的负荷特征结果，分别构建并训练当前负荷感知模型和当前用户负荷模型； 具体的，对于每一轮次，通过电网边缘服务器获取当前轮次下电网的运行状态数据及其对应的当前电网感知结果，其中，运行状态数据包括电网的电压参数、电流参数、功率因子参数和频率参数； 通过电网边缘服务器根据当前轮次下电网的电压参数、电流参数、功率因子参数和频率参数及其对应的当前电网感知结果进行模型训练，得到当前轮次下的当前负荷感知模型； 更进一步的，对于每一轮次，通过用户负荷端获取当前轮次下的用户侧用电数据及其对应的当前负荷特征结果，其中，用户侧用电数据包括用户侧电器的使用时长、使用功率、使用频率和启动时间间隔； 用户负荷端根据当前轮次下用户侧电器的使用时长、使用功率、使用频率和启动时间间隔及其对应的当前负荷特征结果进行模型训练，得到当前轮次下的当前用户负荷模型； 基于当前轮次下的运行状态数据和用户侧用电数据进行潜在关系映射分析，确定电网侧和用户侧之间的负荷相互影响分布； 基于所述负荷相互影响分布，将当前负荷感知模型和当前用户负荷模型进行融合，得到融合负荷感知模型； 基于融合负荷感知模型的模型损失程度值，获取下一轮次的电网负荷信息和用户侧负荷信息，对融合负荷感知模型进行下一轮次的训练； 若满足预设训练条件，则将训练结束时最后一轮次得到的融合负荷感知模型作为最终的电网告警感知模型，根据电网负荷告警感知模型对电网进行实时的电网负荷感知； 所述确定电网侧和用户侧之间的负荷相互影响分布包括： 按照时间序列将当前轮次下的运行状态数据和用户侧用电数据进行关联，得到所述时间序列中每个时间点下的关联向量； 基于每个时间点下的关联向量中电网参数与用户侧参数之间的耦合度、用户侧参数对电网参数的影响度，以及电网参数的变化对用户侧参数的反馈度，确定每个时间点下的关联向量中电网参数与用户侧参数的动态交互强度； 基于每个时间点下的电网参数与用户侧参数的动态交互强度，确定时间序列下电网侧和用户侧之间的负荷相互影响分布； 所述确定时间序列下电网侧和用户侧之间的负荷相互影响分布包括： 基于每个时间点下的电网参数的参数变化率和每个时间点下的用户侧参数的参数变化率，确定电网参数与用户侧参数之间的综合变化率； 基于综合变化率和每个时间点下的动态交互强度，确定电网参数与用户侧参数之间的时间累积交互强度； 以电网参数为行，以用户侧参数为列，以时间累积交互强度为矩阵元素，构建时间序列下电网侧和用户侧之间的负荷相互影响矩阵，并将负荷相互影响矩阵确定为时间序列下电网侧和用户侧之间的负荷相互影响分布。

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贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市南明区滨河路17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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。