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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别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：CN116522196B 。

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：202310400167.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别方法是由姚伟;石重托;胡泽;文劲宇设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别方法，属于电力系统稳定性分析技术领域，训练方法包括对携带失稳状态标签的原始样本集D0进行噪声识别后在训练失稳状态识别模型，其中，噪声识别包括：以样本集D0训练模型M0，根据损失大小将样本集D0划分为简单样本集Ds和复杂样本集DHN，将样本集Ds中的部分样本的失稳状态标签更改形成人工标签噪声样本集Da；以样本集Da训练模型M1，根据损失大小将样本集Da分为简单样本集Da，s和复杂样本集Da，HN；根据样本集Da，HN训练模型Ma，通过模型Ma构建损失值序列与标签类型的映射关系；再基于模型Ma识别样本集DHN中的噪声。通过上述过程，便能够识别出原始样本集中的噪声，能够对电力系统失稳状态识别模型进行更为有效的训练。

本发明授权电力系统失稳状态识别模型训练方法及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电力系统失稳状态识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 对携带失稳状态标签的原始样本集进行标签噪声识别；原始样本包括电网运行数据，失稳状态包括是否失稳以及失稳模式； 以电网运行数据为输入、以失稳状态为输出训练目标神经网络，得到电力系统失稳状态识别模型；其中， 所述标签噪声识别的过程包括； 以原始样本集的电网运行数据为输入、以失稳状态为输出训练模型，根据最终损失值将原始样本集分为损失较小的简单样本集和损失较大的复杂样本集，记录复杂样本集中的每个复杂样本在整个训练过程中的损失值序列； 将简单样本集中的部分样本的失稳状态标签更改为错误标签，形成人工标签噪声样本集； 以人工标签噪声样本集的电网运行数据为输入、以失稳状态为输出训练模型M1，根据最终损失值将人工标签噪声样本集分为损失较小的简单样本集和损失较大的复杂样本集，记录复杂样本集中的每个复杂样本在整个训练过程中的损失值序列以及标签类型，标签类型记录对应的复杂样本的标签是否为错误标签； 以复杂样本集的损失值序列为输入、以标签类型为输出训练辅助模型； 将复杂样本集的损失值序列输入辅助模型以将复杂样本集分类为具有错误标签的噪声样本集和正确标签的困难样本集。

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