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龙图腾网获悉国网电力工程研究院有限公司申请的专利一种基于气象数据的不平衡样本舞动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：CN120579680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511074587.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统是由石江涛;李丹煜;刘前卫;刘彬;范文琪;李晨;张国强;王剑设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力输电工程技术领域，公开了一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统，预测方法包括：收集各监测点的历史监测数据，并同步采集对应监测点的气象信息；以监测装置和日期为基本单元，在各装置的每日数据中选取一条样本数据，将样本数据中的不舞动样本按线路编号分组，每组内仅保留不同档距对应的样本；根据线路档距特征、舞动高发时段和典型气象组合，对样本数据赋予差异化损失权重，构建加权交叉熵损失函数；构建日尺度舞动预测模型，利用加权交叉熵损失函数对模型进行训练，实现对舞动事件的日尺度预测。通过构建科学的样本抽取策略、引入类别权重机制以及采用深度学习分类模型，提升模型对少数类事件的识别能力。

本发明授权一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于气象数据的不平衡样本舞动预测方法，其特征在于，所述方法包括： 在输电线路沿线布设多个监测装置，收集各监测点的历史监测数据，并同步采集对应监测点的气象信息； 以监测装置和日期为基本单元，在各装置的每日数据中选取一条样本数据，将所述样本数据中的不舞动样本按线路编号分组，每组内仅保留不同档距对应的样本，保留所述样本数据中的全部舞动样本，所述样本数据包含当日完整时序数据； 根据线路档距特征、舞动高发时段和典型气象组合，对样本数据赋予差异化损失权重，构建加权交叉熵损失函数； 采用LSTM网络构建日尺度舞动预测模型，根据筛选后的样本数据构建时序输入矩阵，将所述时序输入矩阵输入所述日尺度舞动预测模型，利用所述加权交叉熵损失函数对所述日尺度舞动预测模型进行训练，实现对舞动事件的日尺度预测； 根据线路档距特征、舞动高发时段和典型气象组合，对样本数据赋予差异化损失权重，包括： 提取所述气象信息中的类别型特征，根据各类别在样本数据中所占频率，计算类别频率加权因子； 根据不同档距段对舞动风险的差异性，对不同档距段设置相应的结构敏感因子； 根据不同时段舞动发生的概率，对不同时段设置相应的时段敏感因子； 对满足预设气象组合的样本数据，设置气象条件调整因子。

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