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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质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：CN119623331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411664494.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质是由赵兵;魏瑞增;樊灵孟;王磊;汪皓;彭大伟;周恩泽;李国强;陈超;鄂盛龙;江俊飞;赖诗钰;申原;龚博;王彤设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待评估配电网杆塔的气象数据和地形数据；气象数据包括：温度、湿度、风速和降雨强度；地形数据包括：土地类型、坡度、迎风坡或背风坡、以及冬季主风向与线路走向的夹角；将气象数据和地形数据输入至神经网络模型中，以使模型根据气象数据和地形数据，生成土壤抗剪强度；根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速；根据临界风速，确定待评估配电网杆塔的抗风能力。通过实施本发明，能够考虑降雨对土壤的影响，提高了评估的准确性和可靠性。

本发明授权一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网杆塔结构抗风能力评估方法，其特征在于，包括： 获取待评估配电网杆塔的气象数据和地形数据；所述气象数据，包括：温度、湿度、风速和降雨强度；所述地形数据，包括：土地类型、坡度、迎风坡或背风坡、以及冬季主风向与线路走向的夹角； 将气象数据和地形数据输入至神经网络模型中，以使所述神经网络模型根据气象数据和地形数据，生成土壤抗剪强度； 根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速；所述根据土壤抗剪强度，确定极限倾覆力矩以及对应的临界风速，包括：根据通用土壤流失方程，计算土壤的冲刷厚度；其中，所述通用土壤流失方程中的土壤可蚀性因子是根据土壤抗剪强度确定的；根据配电网杆塔的结构、土壤抗剪强度和土壤的冲刷厚度，基于人工边界方法构建配电网杆塔的数值模型；通过等效应变楔法对配电网杆塔的数值模型进行求解，得到配电网杆塔的极限倾覆力矩和对应的临界风速； 根据所述临界风速，确定待评估配电网杆塔的抗风能力； 所述神经网络模型通过以下方式得到： 获取配电网杆塔若干历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度；对于每一历史时刻下的历史气象数据和历史地形数据，对历史气象数据和历史地形数据进行标准化处理和缺失值补充，得到预处理后的历史气象数据和历史地形数据；将若干历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据及其对应的历史时刻下的土壤抗剪强度，分别输入至初始的物理信息神经网络模型中进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练完成的神经网络模型；所述损失函数，包括：数据误差项和物理信息误差项；所述数据误差项，具体为：均方误差；所述物理信息误差项通过以下方式确定：根据所述物理信息神经网络模型当前输入的历史时刻下预处理后的历史气象数据和历史地形数据，通过摩尔—库伦准则计算土体的数学抗剪强度；根据所述物理信息神经网络模型当前迭代训练过程中生成的预测抗剪强度，与对应的数学抗剪强度，计算土体强度的残差；将所述土体强度的残差作为所述物理信息神经网络模型当前迭代过程中的物理信息误差项。

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