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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种训练数据集的构造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：CN115186765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210928525.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种训练数据集的构造方法是由宋蕙慧;吕文茜;张新;李盈盈;严帅;边卓伟设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种训练数据集的构造方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种训练数据集的构造方法，所述训练数据集被用于对电力系统的重要度预测模型进行训练，所述电力系统包括多个节点和多条线路，多个发电单元以及至少1个负荷单元，包括以下步骤：获取时间序列{ti}对应的电力系统的实际采样数据，其中i∈[1,T]；基于随机选择的场景模式在{ti}的子序列{ti′}对电力系统施加扰动并计算对应的模拟采样数据，使用所述模拟采样数据对所述实际采样数据进行重构，得到电力系统的重构采样数据；基于所述重构采样数据构造所述训练数据集。使用本申请的方法所构造的训练数据集对电力系统的重要度预测模型进行训练，能够有效地提高预测模型对各种突发状况的预测精度。

本发明授权一种训练数据集的构造方法在权利要求书中公布了：1.一种训练数据集的构造方法，所述训练数据集被用于对电力系统的重要度预测模型进行训练，所述电力系统包括多个节点、多条线路，多个发电单元以及至少1个负荷单元，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取时间序列{ti}对应的电力系统的实际采样数据，其中i∈[1,T]； S2：基于随机选择的场景模式在{ti}的子序列{ti′}对电力系统施加扰动并计算对应的模拟采样数据，使用所述模拟采样数据对所述实际采样数据进行重构，得到电力系统的重构采样数据； S3：基于所述重构采样数据构造所述训练数据集； 步骤S2进一步包括以下步骤： S21：随机选择至少一种场景模式； S22：如果选择的场景模式包括电源故障模式，则进一步随机选择至少一个发电单元并设置其在各时间点ti′对应的有功功率扰动量ΔPGti′和无功功率扰动量ΔQGti′，以及， 如果选择的场景模式包括线路故障模式，则进一步随机选择至少一条线路并设置其在各时间点ti′的通断状态； S23：基于所述ΔPGti′、ΔQGti′以及通断状态变化确定时间序列{ti′}对应的模拟采样数据，所述模拟采样数据包括节点、线路、发电单元及负荷单元在各时间点ti′对应的有功功率和无功功率的模拟采样值； S24：使用所述模拟采样数据对所述实际采样数据进行重构，得到电力系统的重构采样数据； 所述电源故障模式具体为： 发生故障的发电单元的有功功率和无功功率较其实际采样值减小； 所述线路故障模式具体为： 发生故障的线路的有功功率和无功功率降为0； 所述模拟采样数据的计算满足节点功率平衡限制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(威海)，其通讯地址为：264200 山东省威海市文化西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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