买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法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：CN114297914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111524401.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法是由杨燕;段青言;于洪;王国胤;余娟;杨知方设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统领域，具体涉及一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法，包括根据数据分布情况确定原始场景与新场景下神经网络模型是否需要更新参数；若需要更新参数，则获取新场景的历史数据基于迁移学习技术对深度神经网络进行快速更新；针对完成更新的神经网络模型，当输入待分析样本时，将待检测样本与历史数据进行比较，若该样本与历史数据存在相似性，则将神经网络的预测结果作为该样本潮流分析结果，否则通过纯模型驱动的数值方法对该样本进行潮流分析；本发明实现深度神经网络的快速更新，节省训练样本和训练时间，且可有效判断单个样本分类的可信度，增加单个样本回归计算的鲁棒性。

本发明授权一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法在权利要求书中公布了：1.一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法，其特征在于，包括以下步骤：根据数据分布情况确定原始场景与新场景下神经网络模型是否需要更新参数，即根据原始场景与新场景下的数据分布差异来确定深度神经网络是否需要更新，若两个场景的Jensen-Shannon的值为0则不需要更新，否则需要更新，两个场景的Jensen-Shannon的值表示为： 其中，DJSDo||De表示原始场景数据分布Do与新场景数据分布De之间Jensen-Shannon的值；DKLDo||De为原始场景数据分布Do与新场景数据分布De之间的散度，表示为Ω为可靠性评估模型所有输入输出的变量集合；若需要更新参数，则获取新场景的历史数据基于迁移学习技术对深度神经网络进行快速更新；针对完成更新的神经网络模型，当输入待分析样本时，将待检测样本与历史数据进行比较，若该样本与历史数据存在相似性，则将神经网络的预测结果作为该样本潮流分析结果，否则通过纯模型驱动的数值方法对该样本进行潮流分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。