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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别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：CN119646182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411729082.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法及系统是由张俊杰;张历;李鑫卓;毛先胤;陈沛龙;曾华荣;祝健杨;王宇;范强;辛明勇;陈肖;刘溪;许逵;李欣;刘君;钟尧;高吉普;罗显跃;冯起辉;李博文;曹雷;董英华;张宇潇;朱石剑;李金鑫;郑磊;周子雅;龙黔;周敬余;唐卫华设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法及系统，涉及适应识别技术领域，包括采用层次化的结构体系对系统架构进行处理，针对变电站操作票据的文本数据，构建层次化的语义特征提取模型；针对变电站设备状态数据，提出基于改进LSTM的时序特征提取网络，设计基于注意力机制的动态融合方法；提出变电站操作知识蒸馏框架，基于梯度累积的定量评估对变电站倒闸进行识别。本发明实现各类数据的统一表示和分析，将知识蒸馏技术应用于变电站倒闸操作领域，设计教师‑学生网络框架，将复杂的专家经验模型压缩为轻量级实用模型，提出基于温度缩放的软标签生成方法，有效保留专家决策的细粒度信息，实现风险因素的实时自适应识别。

本发明授权一种变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.变电站倒闸误操作关键因素自适应识别方法，其特征在于：包括， 构建系统架构，采用层次化的结构体系对系统架构进行处理，针对变电站操作票据的文本数据，构建层次化的语义特征提取模型； 针对变电站设备状态数据，提出基于改进LSTM的时序特征提取网络，设计基于注意力机制的动态融合方法； 提出变电站操作知识蒸馏框架，基于梯度累积的定量评估对变电站倒闸进行识别； 所述提出变电站操作知识蒸馏框架包括根据知识迁移框架计算变电站操作知识蒸馏框架，所述计算变电站操作知识蒸馏框架的公式为： Tx＝softmaxgfxτ L＝λ_1·L_CEy,Sx+λ_2·L_KLTx,Sx+λ_3·L_reg 其中，Tx表示变电站专家模型提取的知识表示，τ为温度参数，损失函数包含交叉熵损失L_CE、知识蒸馏损失L_KL和正则化项L_reg，通过权重系数λ_1、λ_2、λ_3进行平衡； 所述对变电站倒闸进行识别包括根据因素评估计算基于梯度累积的定量评估方法，所述计算基于梯度累积的定量评估方法的公式为： Sf_i＝If_i∑If_j 其中，If_i表示变电站误操作因素f_i的影响度，通过计算损失函数对该因素的梯度累积得到；Sf_i为归一化后的重要性得分。

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