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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型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：CN121056336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511574484.5，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型的训练方法是由王治华;陈宏福;胡友琳;高峰;苏凡设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型的训练方法，属于电力监控技术领域，解决了现有技术中低压分布式场站网络监测精度低的问题。方法包括：在每个场站收集本场站的正常历史网络会话时序数据，构建本地训练集；构建全局时空图神经网络模型，基于所有场站的本地训练集对所述全局时空图神经网络模型进行预训练，得到预训练的网络监测模型；在目标场站构建微调训练集，基于所述微调训练集对预训练的网络监测模型进行微调，得到目标场站对应的训练好的网络监测模型。实现了精准的网络监控。

本发明授权低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.低压分布式场站电力监控系统的网络监测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 在每个场站收集本场站的正常历史网络会话时序数据，构建本地训练集；时序数据中每个时间步的数据包括网络会话特征和设备特征； 构建全局时空图神经网络模型，基于所有场站的本地训练集对所述全局时空图神经网络模型进行预训练，得到预训练的网络监测模型； 在目标场站收集该目标场站的正常历史网络会话时序数据构建微调训练集，基于所述微调训练集对预训练的网络监测模型进行微调，得到目标场站对应的训练好的网络监测模型； 所述全局时空图神经网络模型包括： 空间关系建模模块，用于对样本的每个时间步的空间依赖关系进行建模，提取每个时间步下每个节点的空间特征； 时序关系建模模块，用于基于每个时间步每个节点的空间特征捕捉每个节点的时间变化规律，得到每个节点的时空特征； 重构模块，用于基于每个节点的时空特征进行图特征重构； 每个场站的本地训练集包括支持集和查询集；在每个场站本地构建本地时空图神经网络模型；本地时空图神经网络模型与所述全局时空图神经网络模型结构相同； 基于所有场站的本地训练集对所述全局时空图神经网络模型的第一次训练过程，包括： 随机选择至少一个场站，将每个被选择的场站的本地图神经网络模型的参数更新为所述全局时空图神经网络模型的参数； 对于每个被选择的场站，基于本地训练集中的支持集对本地时空图神经网络模型进行训练，更新本地时空图神经网络模型的参数； 对于每个被选择的场站，对该场站的查询集中的样本进行样本增强；基于更新后的本地时空图神经网络模型在本地训练集的样本增强后的查询集上计算训练损失； 基于每个被选择的场站的训练损失更新所述全局时空图神经网络模型的参数。

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