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龙图腾网获悉国网重庆市电力公司电力科学研究院;重庆大学;国网重庆市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于运行可靠性智能评估模型的评估方法及相关装置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：CN120197495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510325342.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于运行可靠性智能评估模型的评估方法及相关装置是由陈咏涛;刘欣宇;陈涛;冯唐垚;方辉;刘育明;余娟;余亚南;朱晟毅;陈佳林;张同尊;陈磊;雷雨;蒋望;高茂胜;杨知方;向红吉;胡利宁;文钟谊;谭晶;张弘强设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运行可靠性智能评估模型的评估方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于运行可靠性智能评估模型的评估方法及相关装置，获取电力系统的系统数据，根据所述电力系统的系统数据建立最小切负荷模型后，确定所述最小切负荷模型的固有模式，基于所述最小切负荷模型的固有模式，构建鲁棒学习损失函数；最终，根据所述最小切负荷神经网络、所述鲁棒学习损失函数以及负荷扰动进行强泛化学习，得到运行可靠性智能评估模型，将电力系统的系统数据输入至运行可靠性智能评估模型，可以得到能够用于评估系统运行可靠性的结果，有效提升评估结果的高效性和精确性。

本发明授权基于运行可靠性智能评估模型的评估方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于运行可靠性智能评估模型的评估方法，其特征在于，包括： 获取电力系统的系统数据； 根据所述电力系统的系统数据建立最小切负荷模型； 确定所述最小切负荷模型的固有模式； 基于所述最小切负荷模型的固有模式，构建鲁棒学习损失函数； 根据所述最小切负荷模型、所述鲁棒学习损失函数以及负荷扰动进行强泛化学习，得到运行可靠性智能评估模型； 将电力系统的系统数据输入至运行可靠性智能评估模型，得到能够用于评估系统运行可靠性的结果； 其中，所述根据所述最小切负荷模型、所述鲁棒学习损失函数以及负荷扰动进行强泛化学习，得到运行可靠性智能评估模型，包括： 接收模型训练配置信息；其中，所述模型训练配置信息至少包括训练集以及目标迭代次数； 初始化最小切负荷神经网络的参数，得到初始最小切负荷神经网络； 随机打乱训练集； 在打乱的训练集中获取原始样本输入特征； 将所述原始样本输入特征输入至所述初始最小切负荷神经网络，输出得到初始样本预测最小切负荷量； 在目标区间内随机生成一个负荷扰动； 将所述负荷扰动添加至训练集，得到扰动训练集； 在扰动训练集中获取扰动样本输入特征； 将所述扰动样本输入特征输入至所述初始最小切负荷神经网络，输出得到扰动样本预测最小切负荷量； 使用鲁棒学习损失函数计算初始样本最小切负荷量和扰动样本最小切负荷量的损失值； 利用所述损失值进行反向传播计算神经网络参数的梯度； 使用优化器更新神经网络参数，得到训练的最小切负荷神经网络； 若当前迭代次数达到了目标迭代次数，则将所述训练的最小切负荷神经网络作为运行可靠性智能评估模型； 若当前迭代次数未达到目标迭代次数，则将所述训练的最小切负荷神经网络作为新的初始最小切负荷神经网络，返回执行所述随机打乱训练集步骤。

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国网重庆市电力公司电力科学研究院;重庆大学;国网重庆市电力公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：401123 重庆市渝北区北部新区黄山大道中段80号办公综合楼；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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