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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司龙岩供电公司申请的专利一种低压台区运行状态评估方法及终端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：CN118739248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410653907.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种低压台区运行状态评估方法及终端是由黄燕帼;高龙;毛鹏;吕贤敏;郭真;林建业;曾照新;蒋国钧;徐智坚;李满荣;梁玉添设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低压台区运行状态评估方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开一种低压台区运行状态评估方法及终端，该方法包括：获取低压台区的电力数据样本；基于深度自编码网络模型和所述电力数据样本构建数据降维模型；基于高斯混合模型和所述电力数据样本构建数据拟合模型；基于深度神经网络模型和所述电力数据样本构建数据评估模型；基于所述数据降维模型、数据拟合模型以及数据评估模型对所述低压台区的运行状态进行评估。本发明不仅能够提高数据处理的深度和广度，从而提高整体评估的准确性，还能够减少模型的数据处理量，从而提高评估效率。

本发明授权一种低压台区运行状态评估方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种低压台区运行状态评估方法，其特征在于，包括： 获取低压台区的电力数据样本； 基于深度自编码网络模型和所述电力数据样本构建数据降维模型； 基于高斯混合模型和所述电力数据样本构建数据拟合模型； 基于深度神经网络模型和所述电力数据样本构建数据评估模型； 基于所述数据降维模型、数据拟合模型以及数据评估模型对所述低压台区的运行状态进行评估； 所述基于高斯混合模型和所述电力数据样本构建数据拟合模型包括： 通过所述数据降维模型将所述电力数据样本进行降维处理得到降维电力数据，并根据所述降维电力数据构建第二训练集； 初始化高斯混合模型每个高斯分量下的目标参数； 将所述第二训练集输入所述高斯混合模型进行计算，并基于计算结果通过最大期望法迭代修正每一所述高斯分量中的目标参数得到数据拟合模型； 所述深度神经网络模型包括深度时空神经网络；所述深度时空神经网络包括基于时间金字塔结构设计的多个时间分辨率层、多分支卷积块以及全连接层； 所述基于深度神经网络模型和所述电力数据样本构建数据评估模型包括： 从所述电力数据样本中获取关键电力指标，并根据所述关键电力指标构建第三训练集； 初始化所述深度时空神经网络的网络参数； 将所述第三训练集输入不同的所述时间分辨率层进行特征提取得到时间特征数据； 将所述时间特征数据输入所述多分支卷积块提取空间特征数据； 基于所述全连接层融合所述时间特征数据和所述空间特征数据得到融合输出数据； 根据所述第三训练集与所述融合输出数据计算评估模型损失值； 若所述评估模型损失值不满足预设训练值，则优化更新所述网络参数，并返回执行所述将所述第三训练集输入不同的所述时间分辨率层进行特征提取得到时间特征数据的步骤； 若所述评估模型损失值满足预设训练值，则结束训练，并保留当前网络参数得到数据评估模型。

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