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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利基于大数据的电力线路健康状态评估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：CN120146319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510607220.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于大数据的电力线路健康状态评估预测方法及系统是由张林易;赵冰冰;戴晓红;邵栋栋;翁秉宇;黄逍遥;石琦;金迪;胡旭波;叶超;陈松铨;鲁林迪;黄艇;孙晨航;江炯设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的电力线路健康状态评估预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的电力线路健康状态评估预测方法及系统，涉及电力线路健康评估技术领域，包括通过预处理历史运行数据并生成标准化数据，利用时空异构图网络提取故障特征，构建基础分层知识库进行自动标注，最终生成训练样本集；通过建模有向无环图，识别主干传输线路并划分风险区段，优化知识库，基于强化学习的巡检策略模型自适应生成巡检方案，评估电力线路健康状态并生成健康状态报告；本发明提高了电力线路的故障预测准确性和巡检效率。

本发明授权基于大数据的电力线路健康状态评估预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的电力线路健康状态评估预测方法，其特征在于，包括： 获取电力线路的历史运行数据，根据预设的数据质量规则对历史运行数据进行预处理，生成标准化运行数据； 基于时空异构图网络从标准化运行数据中提取故障特征，建立特征与运行状态的映射关系，构建基础分层知识库，对标准化运行数据进行自动标注，生成训练样本集； 所述标准化运行数据包括设备数据、环境数据和历史故障数据； 基于标准化运行数据分别构建为设备状态节点、环境特征节点和历史故障节点； 基于设备状态节点之间的物理连接关系建立设备间拓扑关联边，基于设备状态节点与环境特征节点的影响关系，建立设备-环境关联边，基于设备状态节点与历史故障节点的对应关系，建立设备-故障关联边，并共同组成异构信息网络； 对所述异构信息网络中的每个节点，基于多头注意力机制进行类型感知的加权聚合提取故障特征，得到故障特征向量，通过节点重要度引导的可微分池化进行特征聚合，得到子图特征表示； 利用因果卷积核对所述子图特征表示进行滑动卷积运算，通过基于时序的信息处理，生成时序特征向量，计算正常运行状态样本之间的对比损失和异常运行状态样本之间的边界损失，得到故障特征的综合异常分数； 将所述时序特征向量、所述综合异常分数以及对应的故障案例存入实例层，建立故障特征与运行状态的映射关系；将故障案例对应的时序特征向量之间的欧式距离，小于第一预设阈值的故障案例进行聚合为故障模式存入模式层；将故障模式对应的时序关联度大于第二预设阈值的故障模式之间的演化关系存入规则层；所述实例层、所述模式层和所述规则层构成基础分层知识库; 将电力线路系统建模为有向无环图，计算传输路径特征值，识别主干传输线路，划分风险区段，并集成到基础分层知识库中，得到优化分层知识库； 根据优化分层知识库和主干传输线路，基于强化学习方法建立巡检策略模型，自适应生成巡检执行方案；执行巡检执行方案并评估电力线路的健康状态，得到健康状态评估结果； 基于健康状态评估结果生成电力线路健康状态报告。

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