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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;东南大学;国网福建省电力有限公司泉州供电公司;国网福建省电力有限公司三明供电公司;国网福建省电力有限公司申请的专利一种自编码器静态配电网状态估计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：CN119722385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411793867.7，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种自编码器静态配电网状态估计方法及系统是由黄兴华;吴涵;李轶博;王林;李凌斐;徐一骏;范元亮;林建利;刘凯;董欣晓设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自编码器静态配电网状态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自编码器静态配电网状态估计方法及系统，属于电力系统领域。所述方法，在部分数据缺失时，收集静态配电网系统的仿真数据，生成修复模型；基于修复模型，通过迁移学习微调，得到目标域模型；将部分数据缺失的实测数据通过修复模型修补得到完整数据，并使用目标域模型进行静态配电网系统的状态估计。本发明能够准确预测电力系统的运行状态。

本发明授权一种自编码器静态配电网状态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自编码器静态配电网状态估计方法，其特征在于，包括： 在输入数据部分数据缺失时，输入静态配电网系统仿真模型进行仿真，收集静态配电网系统仿真模型的仿真数据，基于静态配电网系统仿真模型的仿真数据，生成修复模型； 基于修复模型，通过迁移学习微调，得到目标域模型； 基于输入实际静态配电网系统中部分数据缺失的实际输入数据，使用修复模型修复得到完整输入数据，基于完整输入数据，使用目标域模型对实际静态配电网系统的运行状态进行估计； 修复模型的生成方式为： 在联邦学习的框架下，通过高斯混合模型GMM对静态配电网系统的仿真数据进行聚类，将静态配电网系统的仿真数据划分为多个子集，每个子集的数据被分配给不同的联邦学习客户端，由每个联邦学习客户端独立训练自编码器模型，训练后的自编码器模型的权重发送到中央服务器，中央服务器通过加权平均的方式聚合所有联邦学习客户端的自编码器模型的权重，生成修复模型； 基于修复模型，通过迁移学习微调，得到目标域模型的具体实现方式为： 在迁移学习中，设下标S和T分别代表源任务和目标任务，DS和DT分别为源域和目标域，利用特征向量空间X和概率分布函数PX构成对应的领域，即： 设Ys和Yt分别为源域和目标域的标签向量空间，fs和ft分别为源域和目标域的映射函数，则源域和目标域内的任务Ts和Tt分别描述为： 假设源域与目标域的特征分布相同，但标签空间不同，则迁移学习的目标是使学习映射函数ft:Xt→Xs在DT上的期望误差最小，并满足Xt＝Xs、Yt＝Ys和PYt|Xt≠PYs|Xs； 将修复模型作为源域模型，通过迁移学习，将修复模型的特征表示、参数迁移到目标域模型中，在目标域模型上进行参数微调，使得目标域模型上的参数适应目标域数据的特征，并在目标域数据上训练参数微调后的目标域模型，得到最终的目标域模型。

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