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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司申请的专利架空线停电预测神经网络轻量化方法及系统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：CN115034448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210577241.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权架空线停电预测神经网络轻量化方法及系统是由骆晨;吴凯;冯玉;吴少雷;戚振彪;徐飞;张征凯;周建军;陈振宁;刘蔚;娄伟;王明;赵成;史亮设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本架空线停电预测神经网络轻量化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种架空线停电预测神经网络轻量化方法及系统，属于配电网大数据技术领域，包括：获取架空线停电数据集；在架空线停电数据集上，训练超大神经网络模型；将架空线停电数据集作为轻量化神经网络模型的输入，并融合超大神经网络模型的前i层的输出特征，用于监督轻量化神经网络模型的第i层的输出特征；将轻量化神经网络模型最后一层的输出特征拟合超大神经网络模型最后一层的输出特征，对轻量化神经网络模型进行知识蒸馏，得到目标神经网络模型。本发明可较好的平衡算法性能与模型规模，并使轻量化模型具有更好的性能。

本发明授权架空线停电预测神经网络轻量化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种架空线停电预测神经网络轻量化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取架空线停电数据集； 在所述架空线停电数据集上，训练超大神经网络模型； 将所述架空线停电数据集作为轻量化神经网络模型的输入，并融合所述超大神经网络模型的前i层的输出特征，用于监督所述轻量化神经网络模型的第i层的输出特征； 将所述轻量化神经网络模型最后一层的输出特征拟合所述超大神经网络模型最后一层的输出特征，对所述轻量化神经网络模型进行知识蒸馏，得到目标神经网络模型； 所述轻量化神经网络模型的损失函数为： L＝Lbce+λLMKD_F 其中，Lbce为基于数据标签监督的二值交叉熵损失函数，LMKD_F为多层早期知识融合蒸馏损失函数，λ为权重； 其中，yi表示样本i的真实故障标签，正类为1，负类为0，pi表示样本i预测为正类的概率，N表示样本总数量，i为所述轻量化神经网络模型的层数索引，j为在第i层之前所有超大神经网络模型层数的索引，D为知识蒸馏损失函数，为所述轻量化神经网络模型的中间层输出特征，为所述超大神经网络模型的中间层输出特征。

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