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龙图腾网获悉国网智能电网研究院有限公司;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司申请的专利电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置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：CN116028785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211705050.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置是由刘浩;甘津瑞;吴鹏;刘鑫;谢涛;陈庆涛;陈凡;罗超;周攀;常文婧;马欢;施雯设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置，包括：获取原始电网时序数据，并对所述原始电网时序数据进行掩码增强处理，得到第一增强时序数据；对所述原始电网时序数据进行数值变换操作，得到第二增强时序数据；基于所述第一增强时序数据和第二增强时序数据对初始模型进行对比学习训练，得到对比损失；通过初始模型对所述第一增强时序数据进行掩码预测，得到重建损失；基于所述对比损失和所述重建损失对所述初始模型的训练参数进行优化，得到电网时序数据特征提取模型。由此，利用对比学习和掩码预测两种方式同时对时序数据进行自监督预训练，兼顾区分性特征和上下文信息的建模，从而提升预训练时序特征提取网络的泛化能力。

本发明授权电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电网时序数据特征提取模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取原始电网时序数据，并对所述原始电网时序数据进行掩码增强处理，得到第一增强时序数据； 对所述原始电网时序数据进行数值变换操作，得到第二增强时序数据； 基于所述第一增强时序数据和第二增强时序数据对初始模型进行对比学习训练，得到对比损失； 通过初始模型对所述第一增强时序数据进行掩码预测，得到重建损失； 基于所述对比损失和所述重建损失对所述初始模型的训练参数进行优化，得到电网时序数据特征提取模型； 其中，所述基于所述第一增强时序数据和第二增强时序数据对初始模型进行对比学习训练，得到对比损失，包括： 提取所述第一增强时序数据对应的第一查询特征，以及提取所述第二增强时序数据对应的第二查询特征； 基于所述第一查询特征提取第一查询映射特征，以及基于所述第二查询特征提取第二查询映射特征； 基于所述第一查询映射特征提取第一查询预测特征，以及基于所述第二查询映射特征提取第二查询预测特征； 提取所述第一增强时序数据对应的第一关键特征，以及提取所述第二增强时序数据对应的第二关键特征； 基于所述第一关键特征提取第一关键映射特征，以及基于所述第二关键特征提取第二关键映射特征； 基于所述第一查询预测特征和所述第二关键映射特征计算第一对比损失； 基于所述第二查询预测特征和所述第一关键映射特征计算第二对比损失； 所述第一对比损失和所述第二对比损失通过如下公式计算： 其中，zi为查询预测特征，为关键映射特征，zj为同一批训练数据中的其他数据，K为同一批训练数据的数量。

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