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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司郴州供电分公司;国家电网有限公司申请的专利可视化装置电池状态监测及应急电源加装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：CN119758090B 。

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：202411696194.3，技术领域涉及：G01R31/367；该发明授权可视化装置电池状态监测及应急电源加装预测方法及系统是由彭进;姚远;周松;望铭鉴;张金春;唐和标;廖建军;谢欣佑;曹龙;李嘉吟;李娜;何代钰;阳志鹏;吴承骏;周欣设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本可视化装置电池状态监测及应急电源加装预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可视化装置电池状态监测及应急电源加装预测方法及系统，方法包括步骤：S1、获取输电线路通道可视化装置因电池出现故障的数据，根据可视化装置电池故障类型，建立预测基础数据集；S2、基于预测基础数据集构建输电线路通道可视化装置电池状态监测及预测特征量，并对特征量进行预处理，形成可视化装置电池运行环境和内部物理工况数据的样本集；S3、将样本集分别输入至预先构建的长短期记忆网络模型和全卷积神经网络模型中进行预测，得到第一预测值和第二预测值，再将第一预测值和第二预测值进行加权融合得到最终的故障类型预测结果。本发明具有预测精准，降低电池维保成本等优点。

本发明授权可视化装置电池状态监测及应急电源加装预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可视化装置电池状态监测及应急电源加装预测方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取输电线路通道可视化装置因电池出现故障的数据，根据可视化装置电池故障类型，建立预测基础数据集； S2、基于预测基础数据集构建输电线路通道可视化装置电池状态监测及预测特征量，并对特征量进行预处理，形成可视化装置电池运行环境和内部物理工况数据的样本集； S3、将样本集分别输入至预先构建的长短期记忆网络模型和全卷积神经网络模型中进行预测，得到第一预测值和第二预测值，再将第一预测值和第二预测值进行加权融合得到最终的故障类型预测结果； 还包括步骤S4：在步骤S2和步骤S3分析单台设备在时间序列纵向预测的基础上，构建横向不同设备之间故障类型中存在的关联关系，在对单台输电线路通道可视化装置状态监测预测的基础上，结合杆塔坐标与五类两微区域图，对多台可视化装置不同故障类型的关联性进行聚类分析，形成两微区域图与设备故障类型之间的映射；其中五类包括重冰区、舞动区、污区、雷区和高海拔区；所述两微为微地形和微气候。

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