国网四川省电力公司电力科学研究院;南京南瑞信息通信科技有限公司徐琳获国家专利权
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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院;南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利低电压预测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备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：CN120705593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511195492.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权低电压预测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备是由徐琳;苏小平;张华;吴驰;刘畅;王沈亮;李彥青;金发秀;童霏;胡嘉熙设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本低电压预测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种低电压预测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。电子设备获取待分析数据集；其中，待分析数据集包括配电网出现低电压前的多组原始记录，每组原始记录包括多种影响因子的观测值；根据待分析数据集，从多种影响因子中筛选出对低电压具有显著影响的多种显著影响因子；根据多种显著影响因子，构建训练数据集；其中，训练数据集包括多条训练样本，每条训练样本包括多种显著影响因子的观测值以及与预测时间点对应的电压状态标签；通过训练数据集对待训练模型进行训练，得到低电压预测模型。如此，通过提取显著影响因子，可以有效减少冗余信息对模型训练的干扰；继而能够显著提升训练出的模型的预测性能和稳定性。
本发明授权低电压预测模型训练方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种低电压预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析数据集，其中，所述待分析数据集包括配电网出现低电压前的多组原始记录，每组所述原始记录包括多种影响因子的观测值； 根据所述待分析数据集，从所述多种影响因子中筛选出对所述低电压具有显著影响的多种显著影响因子； 根据所述多种显著影响因子，构建训练数据集，其中，所述训练数据集包括多条训练样本，每条所述训练样本包括所述多种显著影响因子的观测值以及与预测时间点对应的电压状态标签，每条所述训练样本还包括部分所述显著影响因子从自身观测值的采集时间点到所述预测时间点的变化信息；实际推理过程中，对于同样的显著影响因子，借助基于时序的预测模型得到该显著影响因子在未来某个时间点的预测值，将预测值与实际观测值进行比较以得到变化信息； 通过所述训练数据集对待训练模型进行训练，得到低电压预测模型。
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