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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利暂态稳定评估模型更新方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116933860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310899166.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权暂态稳定评估模型更新方法、装置、电子设备及存储介质是由雷傲宇;李诗旸;蒋陈根;陈灏颖;梅勇;朱思婷;陶文伟;甄鸿越;刘宇明设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本暂态稳定评估模型更新方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种暂态稳定评估模型更新方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的暂态稳定评估模型更新时所存在的灾难性遗忘现象以及更新速度慢等问题。所述方法包括：响应于检测到电力系统中运行拓扑发生变化，生成变化后运行拓扑对应的故障测试集，其中，故障测试集用于对暂态稳定评估模型的评估精度进行测试；若精度测试结果不满足预设精度要求，则生成故障训练集，并获取暂态稳定评估模型在历史模型学习过程中所生成的嵌入特征集；接着对嵌入特征集进行聚类记忆回放处理，获得回放样本集；然后根据故障训练集以及回放样本集，基于持续学习训练策略对暂态稳定评估模型进行更新。

本发明授权暂态稳定评估模型更新方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种暂态稳定评估模型更新方法，其特征在于，包括： 响应于检测到电力系统中运行拓扑发生变化，生成变化后运行拓扑对应的故障测试集，所述故障测试集用于对暂态稳定评估模型的评估精度进行测试； 若精度测试结果不满足预设精度要求，则生成故障训练集，并获取所述暂态稳定评估模型在历史模型学习过程中所生成的嵌入特征集； 对所述嵌入特征集进行聚类记忆回放处理，获得回放样本集； 根据所述故障训练集以及所述回放样本集，基于持续学习训练策略对所述暂态稳定评估模型进行更新； 所述根据所述故障训练集以及所述回放样本集，基于持续学习训练策略对所述暂态稳定评估模型进行更新，包括： 采用交叉熵损失函数以及嵌入正则损失函数构建持续学习损失函数，并根据所述持续学习损失函数对所述暂态稳定评估模型进行更新，所述持续学习损失函数的构建表达式如下： ； 其中，所述交叉熵损失函数用于对所述故障训练集进行学习，所述嵌入正则损失函数用于对所述回放样本集进行学习，所述嵌入正则损失函数的表达式如下： ； 其中，LCL表示持续学习损失函数，LCE表示交叉熵损失函数，表示权衡参数，LER表示嵌入正则损失函数，O表示已学习过的历史数据集的数量，M表示历史回放样本集中回放样本的数量，L表示暂态稳定评估模型中全连接层的数量，表示第t个历史数据集的第i个回放样本在当前更新模型中第j层全连接层后的嵌入特征向量，则表示对应在历史模型中的嵌入特征向量，||*||表示向量范数计算。

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