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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利低压用电台区的风险态势预测方法及相关装置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：CN120106407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510602930.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权低压用电台区的风险态势预测方法及相关装置是由骆守康;张玮;陈作伟;温克欢;汤熠;张煜波;梁洪浩;孙文静;李兰哲;庄婉铃;刘军伟;詹隽设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本低压用电台区的风险态势预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种低压用电台区的风险态势预测方法及相关装置，该方法包括：获取低压用电台区的历史数据；根据第一分组规则将所述历史数据进行分组，得到多个第一训练数据组；根据第二分组规则将所述多个第一训练数据组进行分组，得到多个第一训练子集；对所述多个第一训练子集中的数据进行预处理，得到符合数据模型输入规则的目标数据集；将所述目标数据集划分为目标待训练数据集和目标测试集；构建待训练模型，根据所述目标待训练数据集对所述待训练模型进行训练，得到训练好的风险态势预测模型；将所述低压用电台区的第一时间区间的实时运行数据和实时环境数据输入所述风险态势预测模型，得到所述低压用电台区的第二时间区间的风险类型。

本发明授权低压用电台区的风险态势预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种低压用电台区的风险态势预测方法，其特征在于，包括： 获取低压用电台区的历史数据；其中，所述历史数据包括多个运行数据、多个环境数据和多个风险数据； 根据第一分组规则将所述历史数据进行分组，得到多个第一训练数据组；所述第一分组规则是指将同一时刻的运行数据、环境数据和风险数据划分为一组；每个第一训练数据组包括多个输入参数和输出参数，其中，所述输入参数包括所述运行数据和所述环境数据，所述输出参数包括所述风险数据； 根据第二分组规则将所述多个第一训练数据组进行分组，得到多个第一训练子集；所述第二分组规则是指将同一时间区间的第一训练数据组划分为同一个第一训练子集； 对所述多个第一训练子集中的数据进行预处理，得到符合数据模型输入规则的目标数据集，包括：分别对每个第一训练子集中的第一训练数据组进行数据补全和归一化处理，得到多个第二训练子集；每个第二训练子集中均包括进行数据补全和归一化处理后的多个第二训练数据组；以及，对每个第二训练子集中的第二训练数据组进行特征提取，得到目标待训练数据集；所述目标待训练数据集包括多个第三训练子集，每个第三训练子集均包括进行特征提取后得到的多个第三训练数据组； 所述对每个第二训练子集中的第二训练数据组进行特征提取，得到目标待训练数据集，包括：计算每个第二训练子集的电流波动率、电压偏差率、最大平均负载率和最大配变平均三相不平衡度；以及，确定每个第二训练子集的最大环境温度和最大环境湿度，得到所述目标待训练数据集；其中，每个时间区间中均包括多个运行电压、多个运行电流I0t、多个配变平均负载率P0t、多个配变平均三相不平衡度St、多个环境温度Tt和多个环境湿度Wt； 计算每个第二训练子集的电流波动率、电压偏差率、最大平均负载率和最大配变平均三相不平衡度，包括：计算所述多个运行电压的标准差和平均值，根据所述多个运行电压的标准差和平均值计算所述电压偏差率，所述电压偏差率用于反映电压与额定值的偏差程度的稳定性；以及，计算所述多个运行电流It的标准差和平均值，根据所述多个运行电流It的标准差和所述平均值计算所述电流波动率，所述电流波动率用于反应电流的稳定性；以及，根据多个配变平均负载率Pt计算对应的最大平均负载率；以及，多个配变平均三相不平衡度St计算对应的配变平均三相不平衡度取最大值S 确定每个第二训练子集的最大环境温度和最大环境湿度，得到所述目标待训练数据集，包括：根据多个环境温度Tt计算对应的环境温度取最大值TK；以及，根据多个环境湿度W0t计算对应的环境湿度取最大值WK； 将所述目标数据集划分为目标待训练数据集和目标测试集，其中，目标测试集是基于确定好的电流波动率、电压偏差率、最大平均负载率、配变平均三相不平衡度取最大值SK、环境温度取最大值TK、环境湿度取最大值WK和对应的风险标签所生成的特征标签矩阵X； 基于径向基神经网络构建待训练模型，根据所述目标待训练数据集和目标测试集对所述待训练模型进行训练，得到训练好的风险态势预测模型；重新采集第二历史数据生成训练集，将训练集中的数据输入训练好的风险态势预测模型中，由该训练好的风险态势预测模型基于训练集所输入的数据生成对应的风险类型，将该风险类型与测试集中对应的风险类型进行比较，若一致，则确定模型训练完成，若不一致，则表示模型存在误差，则调整模型参数，重新通过训练集中的数据进行训练，直至模型输出的结果准确，则确定模型训练完成，得到所述风险态势预测模型； 将所述低压用电台区的第一时间区间的实时运行数据和实时环境数据输入所述风险态势预测模型，得到所述低压用电台区的第二时间区间的风险类型；所述第二时间区间是所述第一时间区间相邻的下一个时间区间。

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深圳供电局有限公司，其通讯地址为：518001 广东省深圳市罗湖区深南东路4020号电力调度通信大楼；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”。

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