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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种电力巡检网络性能评估方法、设备及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：CN120896874B 。

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：202511438094.5，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权一种电力巡检网络性能评估方法、设备及介质是由贺文婧;邓先钦;毛玮韵;吴天逸;刘畅设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力巡检网络性能评估方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电力巡检网络性能评估方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：将电力巡检网络层级划分为接入网、传输网、核心网；利用通信设备性能监测模块监测所述接入网、传输网和核心网的网络性能参数；对网络性能参数进行预处理后输入利用遗传算法优化参数后的BP神经网络模型，输出预设数值范围内的性能评估值，其中，遗传算法的适应度函数基于场景调节因子对模型预测准确性和网络韧性值进行加权求和得到，网络韧性值基于故障恢复时间指标和服务降级度确定。与现有技术相比，本发明既能保证网络性能评估的精准度，又能匹配网络在不同应用场景下的韧性需求，具有预测准确、对不同场景自适应性强等优点。

本发明授权一种电力巡检网络性能评估方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力巡检网络性能评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 将电力巡检网络层级划分为接入网、传输网、核心网； 利用通信设备性能监测模块监测所述接入网、传输网和核心网的网络性能参数； 对所述网络性能参数进行预处理后输入利用遗传算法优化参数后的BP神经网络模型，输出预设数值范围内的性能评估值，其中，所述遗传算法的适应度函数基于场景调节因子对模型预测准确性和网络韧性值进行加权求和得到，所述网络韧性值基于故障恢复时间指标和服务降级度确定； 所述遗传算法的适应度函数表示为： ， 其中，为场景调节因子，根据不同网络场景对预测准确性和韧性的需求确定；为正常样本的预测误差，所述正常样本为网络性能参数经过预处理后的网络特征向量；为虚拟故障样本的故障恢复时间指标，为虚拟故障样本的服务降级度，，，为标准故障恢复时间，为虚拟故障样本的故障恢复时间，为标准服务速率，为虚拟故障样本故障时的服务速率；所述虚拟故障样本的生成方法为：针对正常样本，其中，为网络性能监测参数的个数，通过邻域扰动算子生成虚拟故障样本，，为网络性能监测参数的故障敏感度系数，为故障强度，为随机扰动； 所述遗传算法执行以下步骤进行BP神经网络模型参数的优化： 对BP神经网络模型中的权重参数和偏置参数进行实数编码，映射为遗传算法的染色体； 进行种群初始化，并定义适应度函数； 执行遗传操作进行种群更新，所述遗传操作包括交叉、变异和选择，其中，基于调控基因编码自适应确定交叉概率，执行交叉操作，所述调控基因编码基于BP神经网络的损失函数对染色体中基因的导数定义的活性值确定；基于变异强度对原基因执行变异操作，所述变异强度基于基因对虚拟故障样本的贡献度确定；基于个体适应度排序执行选择操作； 当迭代次数达到预设值或连续预设代数最优个体的适应度变化小于预设阈值时终止迭代，输出最优染色体，得到优化后的模型参数，否则，返回执行遗传操作进行种群更新。

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