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龙图腾网获悉华能湛江风力发电有限公司申请的专利一种基于故障定位和预测的输电线路运维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：CN118710234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410604306.1，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于故障定位和预测的输电线路运维方法及系统是由仇玉荣;林武;黄杰伟;陈永刚;王裕喜;李健侃设计研发完成，并于2024-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于故障定位和预测的输电线路运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于故障定位和预测的输电线路运维方法及系统，涉及输电线路运维技术领域，包括采集输电线路中电缆的实时运行数据和历史运行数据，并基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM构建深度学习模型；利用所述深度学习模型分析实时运行数据并定位故障点；基于所述深度学习模型预测输电线路未来的运行状态并判断是否触发预警；基于所述故障点和输电线路未来的运行状态制定输电线路维护方案，并根据实时数据对所述深度学习模型进行优化。本发明通过构建深度学习模型有效减少故障排查的时间，降低故障对系统造成的影响；在潜在问题发生前采取措施，提高输电线路的可靠性和可维护性，减少维护成本。

本发明授权一种基于故障定位和预测的输电线路运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于故障定位和预测的输电线路运维方法，其特征在于：包括： 采集输电线路中电缆的实时运行数据和历史运行数据，并基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM构建深度学习模型； 利用所述深度学习模型分析实时运行数据并定位故障点； 基于所述深度学习模型预测输电线路未来的运行状态并判断是否触发预警； 基于所述故障点和输电线路未来的运行状态制定输电线路维护方案，并根据实时数据对所述深度学习模型进行优化； 所述实时运行数据包括输电线路中电缆的电流、电压和温度； 所述历史运行数据包括正常运行状态下输电线路中电缆的数据和不同类型故障状态下输电线路中电缆的数据； 所述构建深度学习模型包括以下步骤： 利用卷积神经网络CNN进行空间特征提取，利用长短时记忆网络LSTM进行时间序列建模； 对历史运行数据进行状态标注； 利用标注后的历史运行数据进行监督学习并优化模型参数； 所述深度学习模型的计算公式如下： 其中，Fx,t为深度学习模型的输出特征；x为输入数据；t为系统运行的时间；K为卷积核的数量；α为时间序列建模中的衰减因子；σ为sigmoid函数；Wk为第k个卷积核的权重参数；bk为第k个卷积核的偏置参数；tanh为双曲正切函数；Uk为第k个LSTM单元的权重参数；ht-1为LSTM中前一时刻的隐藏状态；τ为时间的积分变量； 所述定位故障点包括以下步骤： 实时监测输电线路的相关数据并利用深度学习模型学习正常运行状态； 检测输电线路的异常运行状态并将异常数据与已知的故障模式进行比对和分类； 基于故障分类信息和输电线路的拓扑结构，利用快速故障定位算法确定故障点位置。

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