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！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测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：CN120277546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510771567.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测方法是由沈东明;张莹;徐冰雁;陈云峰;叶影;汤衡;沈杰士;刘杨名;曹春;徐建国;郭磊;张勇;常俊;吴胤伯设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测方法，该方法首先获取包括设备台账、运维日志、历史故障、气象和地理信息在内的多源异构数据，提取设备类、故障类及环境类实体及其属性，并通过语义相似度融合构建统一的三层元模型。随后识别各类实体间的关联关系与强度，构建多模态认知网络。在此基础上，提取设备的实时状态与退化信息，建立健康指标驱动的动态故障率预测模型；进一步融合环境因素，构建线路级整体可靠性预测模型，实现对输电线路基础故障风险与环境风险的综合评估。该方法具有数据融合度高、建模精度强、预测粒度细的优点，为电网设备的精准运维和风险预警提供了有效支撑。

本发明授权一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态认知网络的输电线路可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输电线路的多源异构数据，包括设备台账数据、运维日志、历史故障记录、气象数据和地理信息数据； 基于所述多源异构数据，提取设备类、故障类和环境类的初始实体及其属性信息； 对提取的各类实体进行相似度计算与筛选，合并语义相似的实体，构建包含设备类、故障类和环境类的三层元模型框架，并计算实体间的关联强度； 基于所述三层元模型框架及实体间的关联强度，构建多模态认知网络； 利用所述多模态认知网络，提取设备的实时状态参数与退化信息，构建基于健康指标的设备级动态故障率预测模型； 将设备级动态故障率模型与环境因素进行融合，计算线路级基础故障风险和环境风险，构建输电线路的整体可靠性预测模型； 基于所述输电线路的整体可靠性预测模型实现对输电线路可靠性与风险的预测； 所述将设备级动态故障率模型与环境因素进行融合，计算线路级基础故障风险和环境风险，构建输电线路的整体可靠性预测模型，具体包括： 基于多模态认知网络中设备实体之间的拓扑关联关系，按照设备在拓扑结构中的关键性权重，将各设备实体的动态故障率聚合为线路级基础故障风险，计算公式为： 其中，为当前时刻t的设备实体的动态故障率，为设备实体在线路结构中的关键性权重，基于设备冗余度和负载分配比例参数确定，m为输电线路中的设备实体总数，为当前时刻t的线路级基础故障风险； 利用设备与环境实体之间的关联强度及各环境因子的权重因子，构建设备级环境风险模型： 其中，为设备实体的设备级环境风险，表示环境实体对设备的权重因子，根据专家知识确定，表示设备实体与环境实体之间的关联强度，表示环境实体在当前时刻t的实时监测值，p为环境实体的总数； 将线路级基础故障风险与设备级环境风险进行融合，构建输电线路的整体可靠性预测模型，其综合风险表达式为： 其中，为时刻t的输电线路整体综合风险，m为设备实体的总数。

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国网上海市电力公司，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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”。