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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件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：CN116304041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310211511.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件识别方法是由龙寰;姜政;胡秦然;顾伟设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件识别方法，属于变电站智能运维领域。该识别方法通过不均衡告警信息数据的预处理方法和改进型的告警信息数据增强方法进行数据清洗，利用通用语料库对模型进行预训练，引入动态缩放的交叉熵损失对分类器进行微调，根据识别结果得到最终的变电站告警事件。本发明所述方法通过提取告警信息里长距离的文本特征，在样本不均衡的情况下有效地检测出了变电站告警事件的故障类型，为变电站智能运维提供更准确的识别方法，并满足了现场运营的需要。

本发明授权基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练模型和数据增强的变电站告警事件识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集变电站中的真实告警事件数据； 对分布不均匀的真实告警事件数据进行数据预处理，抽样并进行文本增强，获得告警信息训练样本库； 利用通用语料对模型进行预训练，分别从词元和句子层面提取文本特征，从而进行语义表征，训练模型至拟合，并能够在告警事件的识别上直接应用； 基于所述的告警信息训练样本库，在完成拟合的预训练模型后引入FocalLoss损失函数作为分类器的损失函数，根据损失的动态缩放完成对告警事件的识别； 所述的文本增强包含对告警信息文本的同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除； 所述的文本增强包括以下步骤：在告警信息数据集Dtrain＝{Ui，yi}ni＝1中，训练数据集共包含n条告警事件，U和y分别为告警事件的文本内容和标签，i为告警事件对应的顺序索引； 在告警事件类别总数为q时，对于任一标签y∈{1,…,q}中的某条告警信息，选择以下任一步骤进行处理： 步骤1随机从告警信息中选择m个非停用词的词元，随机从它们的同义词中选择一个来进行替换； 步骤2在无实际语义的停用词库中随机选择一个词元，随机插入到告警信息中的某一个位置，重复m次； 步骤3随机选择告警信息中的某两个词元，并交换它们的位置，重复m次； 步骤4随机以概率p删除告警信息中的某一个词元，重复m次； 引入超参数β，通过设定m＝βl将重复次数与词元数量相结合，l为词元的长度；在随机删除过程中，p＝β；选用停用词库来作为随机插入词库，使得插入的词元包含更少的自身语义，不再有额外的语义干扰；从生成的多条文本中随机选取部分样本，补充进数据集供模型训练。

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