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龙图腾网获悉安徽百胜电子系统集成有限责任公司申请的专利一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法及系统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：CN120314709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510796560.0，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法及系统是由崔迎庆;程益刚;陈元元设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及输电线路故障监测技术领域，具体为一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法及系统，所述系统中运维层隐患预警信息反馈模块结合历史数据中接收到的气象预报信息，动态分析气象预报对应时间段内输电线路的风险热力演变过程，动态标记输电线路的隐患预测区域，构建风险隐患预警信息传输到显示端进行可视化呈现。本发明通过静态数据+动态数据的方式，实现对输电线路模型的不断更新，更新后的模型中静态数据始终保持不变，有效减少了数据采集量，提高了输电线路模型更新的响应速度；同时，根据多源数据进行融合分析，实现对输电线路风险热力演变过程的模拟，动态锁定输电线路的隐患预测区域，实现对输电线路重点隐患的准确预测。

本发明授权一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于输电线路可视化的重点隐患预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集输电线路中包含的各个杆塔位置及相邻杆塔之间导线的弧垂参数，构建输电线路的静态拓扑模型； S2、获取输电线路的实时传感器数据、气象数据及途经导线周边的地理信息数据，生成输电线路的多源数据；对输电线路的多源数据进行时空对齐及特征提取，构建输电线路的全维度动态数据时空映射模型；所述S2中对输电线路的多源数据进行时空对齐的过程中，将同一采集时间每个杆塔间导线对应边的多源数据分别与输电线路的静态拓扑模型中相应的边进行绑定，得到对输电线路的多源数据时空对齐结果； 所述S2中对输电线路的多源数据进行特征提取的方法包括以下步骤： S21、获取输电线路的多源数据；获取基于途经导线对应的每条边周边的地理信息数据时，历史数据库中相应边内各个位置点对应实际风速与相应时间点对应气象数据中预测风速之间最大差值的平均值，记为相应边的风速偏差量； 将气象数据中基于当前时间后续预设时间段内的平均风速与相应边的风速偏差量之和记为基于当前时间后续预设时间段内相应边的预测风速；将气象数据中基于当前时间后续预设时间段内的最大风速与相应边的风速偏差量之和记为基于当前时间后续预设时间段内相应边的最大预测风速； S22、通过查询数据库预置表单获取各个边对应导线的舞动幅度，将相应边所属导线的弧垂参数及基于当前时间后续预设时间段内相应边的预测风速在数据库预置表单内对应的导线舞动幅度记为相应边在时间T时的第一舞动幅度；将相应边所属导线的弧垂参数及基于当前时间后续预设时间段内相应边的最大预测风速在数据库预置表单内对应的导线舞动幅度记为相应边在时间T时的第二舞动幅度；所述时间T表示基于当前时间的后续预设时间段内中点对应的时间点；所述导线的舞动幅度表示导线在振动过程中相对于静止时在水平方向上的最大偏移距离； S23、构建基于当前时间相应边所属导线的风险评估数组，得到基于当前时间相应边所属导线的第一风险评估数组，记为BL1，HL1，BT1；以及基于当前时间相应边所属导线的第二风险评估数组，记为BL2，HL2，BT2； 其中，BL1与BL2均表示相应边所属导线的弧垂参数与相应边所属导线总长度的比值；HL1表示相应边在时间T时的第一舞动幅度与相应边所属导线的弧垂参数的比值；BT1表示相应预设时间段内对应风速小于平均风速的时长占相应预设时间段对应区间时长的比值；HL2表示相应边在时间T时的第二舞动幅度与相应边所属导线的弧垂参数的比值；BT2表示相应预设时间段内对应风速大于等于平均风速的时长占相应预设时间段对应区间时长的比值； S24、获取地理信息数据中杆塔间导线对应的边周边预设半径区域内的各个障碍物位置，结合每条边在时间T时的第二舞动幅度，得到相应边舞动时分别基于各个障碍物的距离集合，所得集合中每个元素对应边周边预设半径区域内的一个障碍物位置与相应边在时间T时的第二舞动幅度过程中的最短距离； S25、构建当前时间输电线路中第g条边对应多源数据的特征提取结果，记为DHg；所述DHg包括基于当前时间第g条边所属导线的第一风险评估数组、第二风险评估数组，以及第g条边舞动时分别基于各个障碍物的距离集合； 基于输电线路的多源数据时空对齐结果，将每个杆塔间导线对应边的多源数据的特征提取结果分别与输电线路的静态拓扑模型中相应的边进行绑定，得到输电线路的全维度动态数据时空映射模型； S3、基于输电线路的导线周边的地理信息数据及历史数据中输电线路的故障记录，计算全维度动态数据时空映射模型中各个输电线路区段对应的隐患风险评估值，生成输电线路的风险热力图； S4、结合历史数据中接收到的气象预报信息，动态分析气象预报对应时间段内输电线路的风险热力演变过程，动态标记输电线路的隐患预测区域，构建风险隐患预警信息传输到显示端进行可视化呈现。

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