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龍圖騰網獲悉南方電網科學研究院有限責任公司申請的專利一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120258253B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510740616.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法是由鄒林;喇元;李華;林顯軍;王頌;張巍;吳爭榮;張帥;王增超設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法，涉及模型訓練技術領域，本發明利用機器訓練得到電力設備的狀態預測模型；計算新數據的特征新穎性和條件覆蓋度；制定新數據篩選機制在監測過程中對新數據價值評估指標進行判斷篩選；計算歷史數據的任務相關性和貢獻度衰減因子；制定歷史數據篩選機制，利用歷史數據篩選機制在監測過程中對歷史數據進行篩選；利用初始學習率制定動態學習率更新策略，對狀態預測模型的學習率進行動態調整；構建混合訓練策略，利用混合訓練策略對狀態預測模型進行更新。

本發明授權一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法在權利要求書中公布了：1.一種用于電力設備狀態預測的大參數模型自適應更新方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟： S100、采集電力設備歷史工作中的設備數據，分別分析電力設備狀態正常和狀態異常時的所有設備數據，提取出反應電力設備狀態的特征數據，利用特征數據進行機器訓練得到電力設備的狀態預測模型； S200、在電力設備工作時利用狀態預測模型實時監測電力設備的狀態，在監測過程中采集電力設備工作的實時數據作為新數據，計算新數據的特征新穎性和條件覆蓋度； S300、將新數據的特征新穎性和條件覆蓋度進行結合得到新數據價值評估指標，制定新數據篩選機制在監測過程中對新數據價值評估指標進行判斷篩選； 制定新數據篩選機制在監測過程中對新數據價值評估指標進行判斷篩選的具體步驟為： S301、將新數據的特征新穎性和條件覆蓋度進行結合得到新數據價值評估指標，公式為： Vnew＝w1×Nnowelty+w2×Ccover； 公式中，Vnew表示新數據的價值評估指標，w1表示新數據特征新穎性的權重，w2表示新數據條件覆蓋度的權重；w1和w2由人工進行設定； 設置價值評估指標閾值τ，利用價值評估指標閾值τ構建新數據篩選機制為：Vnewτ；當滿足新數據篩選機制時，啟動模型更新，并保留新數據； S302、采集狀態預測模型在實時更新后的準確度變化量，準確度為狀態預測模型的預測值和實際真實值的差值；設狀態預測模型實時更新前后的準確度變化量為△Z；當準確度變化量為正時輸出結果J’＝-1，準確度變化量為負時輸出結果J’＝1，準確度變化量為0時輸出結果J’＝0；利用準確度變化量制定價值評估指標閾值更新策略，具體為： τ′＝τ+J′×0.1×τ； 公式中，τ’表示更新后的價值評估指標閾值； S400、在監測過程中對訓練電力設備狀態預測模型的歷史數據進行分析，計算歷史數據的任務相關性和貢獻度衰減因子； S500、結合歷史數據的任務相關性和貢獻度衰減因子得到歷史數據的價值評估指標，制定歷史數據篩選機制，利用歷史數據篩選機制在監測過程中對歷史數據進行篩選； S600、針對電力設備的狀態預測模型，采集模型的初始學習率，利用初始學習率制定動態學習率更新策略，對狀態預測模型的學習率進行動態調整； S700、基于調整后的學習率，將篩選后的新數據和歷史數據進行結合，構建混合訓練策略，利用混合訓練策略對狀態預測模型進行更新。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南方電網科學研究院有限責任公司，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市蘿崗區科學城科翔路11號J1棟3、4、5樓及J3棟3樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。