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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司申请的专利一种应用于构建电力系统AI基础的训练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：CN119513650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411471501.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种应用于构建电力系统AI基础的训练方法是由刘宇轩;周华锋;赖凯庭;彭超逸;练寅设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于构建电力系统AI基础的训练方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种应用于构建电力系统AI基础的训练方法，包括：获取电力系统中的电压数据，通过高频采样和自适应量化处理，将电压数据转换为数字信号，从而构建包含谐波含量和电压变化幅值和频率特征的电压时间序列数据集；对建立的电力设备闪变检测模型输入大规模电力系统历史数据上进行预训练，并运用少量标注数据对预训练模型进行微调，使模型能够适应因电压波动导致变压器和发电机引起闪变的特定场景；在模型蒸馏的基础上，使用模型裁剪方法，包括结构化稀疏裁剪和滤波器裁剪，压缩模型的参数量和计算复杂度，其中通过设定稀疏度阈值，保留对任务至关重要的神经元和连接，削减冗余结构。

本发明授权一种应用于构建电力系统AI基础的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于构建电力系统AI基础的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统中的电压数据，通过高频采样和自适应量化处理，将电压数据转换为数字信号，从而构建包含谐波含量和电压变化幅值和频率特征的电压时间序列数据集； 对电压时间序列数据进行小波去噪和最大最小值归一化，根据闪变幅值判断和闪变频率分析，提取反映电力系统损耗上升的短时闪变和长时闪变的特征向量，若电压变化幅值超过预设阈值且频率高，则判断存在严重闪变风险； 运用长短时记忆神经网络进行异常检测，对提取反映电力系统损耗上升的短时闪变和长时闪变的特征向量进行训练，建立可判断闪变严重程度的电力设备闪变检测模型，在训练过程中，引入注意力机制，加强模型对包括噪声水平关键特征的捕捉能力； 对建立的电力设备闪变检测模型输入大规模电力系统历史数据上进行预训练，并运用少量标注数据对预训练模型进行微调，使模型能够适应因电压波动导致变压器和发电机引起闪变的特定场景； 运用知识蒸馏方法，将预训练的电力设备闪变检测模型的知识迁移到小型简单模型中，通过软标签蒸馏的训练方式，使小型简单模型继承复杂模型的闪变特征识别能力，且预测精度逼近原始大模型，满足边缘设备的资源限制； 在模型蒸馏的基础上，使用模型裁剪方法，包括结构化稀疏裁剪和滤波器裁剪，压缩模型的参数量和计算复杂度，其中通过设定稀疏度阈值，保留对任务至关重要的神经元和连接，削减冗余结构； 对裁剪后的轻量级闪变异常检测模型进行重新训练，微调模型参数，使其能够在资源受限的边缘设备上实现实时数据采集和闪变检测，将训练好的轻量级闪变异常检测模型部署在变电站的边缘设备和便携式电力闪变仪中，实现对因闪变导致设备运行故障及电力质量下降的实时监测和预警。

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