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申请/专利权人：江苏濠汉信息技术有限公司

摘要：本申请涉及数字孪生技术领域，提供基于孪生网络的输电线路风偏舞动预警方法及系统。所述方法包括：设置传感器，获取状态数据；基于状态数据与案例融合分析，构建样本集；构建孪生网络模型，利用样本集训练；部署舞动监测模块；连接传感器网络，输入数据至监测模块，孪生网络输出异常信息；根据预警等级配置库，配置预警等级，生成预警反馈。本申请解决了在复杂气象条件和线路运行状态下，难以准确判断输电线路是否发生舞动，从而无法及时采取预防措施，保障输电线路的安全运行的技术问题，实现了通过对比两个子网络的输出，对输电线路舞动状态的识别，提升输电线路舞动预警系统的性能，增强了预警的准确性和实时响应能力的效果。

主权项：1.基于孪生网络的输电线路风偏舞动预警方法，其特征在于，所述方法包括：设置输电线传感器，通过传感器网络实时获得输电线路状态数据，包括温度、张力、加速度；连接图像监测设备，获取输电线路监测图像信息，对所述输电线路监测图像信息进行舞动特征识别分析，确定图像舞动特征；基于所述输电线路状态数据中温度、张力、加速度以及所述图像舞动特征，根据案例数据进行融合分析，构建正常样本集、异常样本集；构建孪生网络模型，所述孪生网络模型包括两个状态处理子网络，分别用于处理输电线路的正常状态数据和异常状态数据，利用所述正常样本集、异常样本集进行两个状态处理子网络训练，基于训练好的孪生网络模型部署舞动监测模块；连接所述传感器网络将采集到的所述输电线路状态数据输入所述舞动监测模块，通过所述孪生网络模型输出异常偏离信息；通过舞动预警等级配置库，针对所述异常偏离信息进行预警等级配置，生成舞动预警信息进行反馈；其中，基于所述输电线路状态数据中温度、张力、加速度以及所述图像舞动特征，根据案例数据进行融合分析，构建正常样本集、异常样本集，包括：获取案例数据，对案例数据进行类别划分，包括正常案例、异常案例，其中，所述正常案例、异常案例均包括多个舞动等级区间；分别获取所述正常案例、异常案例的输电线状态数据，包括温度、张力、加速度以及所述图像舞动特征，基于所述舞动等级区间与所述温度、张力、加速度及图像舞动特征进行特征关系分析，配置各参数的样本分布；根据所述各参数的样本分布，构建所述正常样本集、异常样本集；基于所述舞动等级区间与所述温度、张力、加速度进行特征关系分析，配置各参数的样本分布，包括：基于所述舞动等级区间分别与所述温度、张力、加速度进行特征关系分析，确定温度-舞动、张力-舞动、加速度-舞动等级关系，获得各参数的临界等级分布；按照所述各参数的临界等级分布，配置参数分布约束信息，所述参数分布约束信息为对各参数取值分布均匀性的限制条件；根据所述各参数的临界等级分布、参数分布约束信息，配置所述各参数的样本分布。

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