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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种电网关键状态特征的确定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：CN113139640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202010057553.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种电网关键状态特征的确定方法及系统是由郭晓蕊;石飞;刘建涛;王珂;耿建;徐奇峰;徐立中;李峰;王礼文;李亚平;徐鹏;毛文博;周竞;王刚;钱甜甜;朱克东设计研发完成，并于2020-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网关键状态特征的确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电网关键状态特征的确定方法及系统，所述方法包括：基于获取的电网运行数据对预先设定特征集中的状态特征值进行计算；基于所述特征集中所有的状态特征值利用多任务时间序列学习模型进行训练，得到电网性能的预测值以及所述电网性能预测值对应的关键状态特征；通过多任务时间序列学习模型不仅实现了电网未来运行状态的预测，而且能够确定电网性能预测值对应的关键状态特征，通过关键状态特征有助于帮助调控人员准确的掌握当前电网状态和发展趋势，提升了电网调控业务的智能化，同时通过观察电网关键状态特征的变化验证电网未来运行状态的准确性，有利于及时发现故障。

本发明授权一种电网关键状态特征的确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电网关键状态特征的确定方法，其特征在于，包括：基于获取的电网运行数据对预先设定特征集中的状态特征值进行计算；基于所述特征集中所有的状态特征值利用多任务时间序列学习模型进行训练，得到电网性能的预测值以及所述电网性能预测值对应的关键状态特征；其中，所述多任务时间序列学习模型为基于状态特征与电网性能之间的关系进行构建；所述特征集中的状态特征是基于电网安全性、经济性和节能性进行提取；所述基于所述特征集中所有的状态特征值利用多任务时间序列学习模型进行训练，得到电网性能的预测值以及所述电网性能预测值对应的关键状态特征，包括：按时序获得电网历史性能得分；将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值依次输入多级离散小波变换模块和Seq2Seq预测器，得到电网性能的预测值；将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值依次输入相关性模块和所述Seq2Seq预测器，得到所有状态特征的相关系数；对所有状态特征的相关系数进行排序，按序选出所述电网性能的预测值对应的电网关键状态特征；所述Seq2Seq预测器中包括多个LSTM的编码器-解码器和隐藏层；所述将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值依次输入多级离散小波变换模块和Seq2Seq预测器，得到电网性能的预测值，包括：将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值输入多级离散小波变换模块，将输入的时间序列分解为多个子序列；将分解后的子序列馈送到Seq2Seq预测器，输出电网性能的预测值；所述将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值依次输入相关性模块和所述Seq2Seq预测器，得到所有状态特征的相关系数，包括：将时间序列和时间序列对应的电网历史性能得分以及状态特征值输入相关性模块；基于所述相关性模块获得不同时间段内每个状态特征的相关系数的时间序列；将所有状态特征的时间序列馈送到堆叠LSTM模块；将堆叠LSTM模块的输出输入到所述Seq2Seq预测器的隐藏层，将隐藏层的输出输入到全连接神经网络，得到所有状态特征的相关系数。

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