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龍圖騰網獲悉南京卡威數字科技有限公司申請的專利基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法、系統及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510854746.7，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法、系統及產品是由劉玉航;韋子涵;林培翔;王嘉杰;史耀軒;翟延鵬;孫志勇設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法、系統及產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法、系統及產品，屬于電力線系統技術領域，包括：獲取歷史區域氣候數據及第一桿塔本體特征數據；構建桿塔局部氣候數據預測模型；利用桿塔局部氣候數據預測模型預測桿塔局部氣候數據；獲取第二桿塔本體特征數據及桿塔運維信息，構建桿塔倒塔概率預測模型，基于桿塔倒塔概率預測模型得到每根桿塔發生倒塔的概率；確定整條線路的斷線概率；構建極端氣候下電網未來態調度的數字化效果分析模型，通過分析未來態調度的損失，實現對電網極端天氣下未來態調度效果的分析。本申請的方法能夠提升極端氣候下電力系統的故障預測能力，填補了電網未來態調度效果分析的空白。

本發明授權基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法、系統及產品在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的線路斷線概率預測及未來態調度效果分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取歷史區域氣候數據及第一桿塔本體特征數據； 根據所述歷史區域氣候數據及所述第一桿塔本體特征數據構建桿塔局部氣候數據預測模型，包括，獲取桿塔實際局部氣候數據，將所述桿塔實際局部氣候數據設置為第一目標輸出數據，將歷史區域氣候數據及第一桿塔本體特征數據進行組合，得到第一輸入數據；對所述第一輸入數據及所述第一目標輸出數據進行預處理；將預處理后的第一輸入數據轉換成圖結構；構建第一圖神經網絡；利用圖結構的第一輸入數據及預處理后的所述第一目標輸出數據訓練所述第一圖神經網絡，利用第一損失函數進行優化更新參數，得到桿塔局部氣候數據預測模型； 利用所述桿塔局部氣候數據預測模型對桿塔的關鍵氣象指標進行預測，得到桿塔局部氣候數據； 獲取第二桿塔本體特征數據及桿塔運維信息，根據所述第二桿塔本體特征數據、所述桿塔運維信息、所述桿塔局部氣候數據構建桿塔倒塔概率預測模型，基于所述桿塔倒塔概率預測模型得到每根桿塔發生倒塔的概率； 基于所述每根桿塔發生倒塔的概率，通過概率組合模型確定整條輸電線路的斷線概率； 構建極端氣候下電網未來態調度的數字化效果分析模型，基于所述極端氣候下電網未來態調度的數字化效果分析模型分析未來態調度下的損失，實現對電網極端天氣下未來態調度效果的分析，包括，構建極端氣候下電網未來態調度的數字化效果分析模型，所述極端氣候下電網未來態調度的數字化效果分析模型包括：斷線場景生成模塊、輸入模塊、調度分析模塊、調度效果分析模塊；將電網中各輸電線路的斷線概率輸入所述斷線場景生成模塊，得到電網中各輸電線路對應的斷線場景；將電網中所有輸電線路對應的斷線場景及輸入模塊中的數據送入所述調度分析模塊，所述調度分析模塊包括：極端氣候發生前發電機組組合模型、極端氣候下傳統調度模型、極端氣候下未來態調度模型；通過所述調度分析模塊中的所述極端氣候發生前發電機組組合模型獲得極端氣候發生前的機組調度方案；通過所述調度分析模塊中的所述極端氣候下傳統調度模型獲得極端氣候下傳統調度方案；通過所述調度分析模塊中的所述極端氣候下未來態調度模型獲得極端氣候下未來態調度方案；將所述極端氣候發生前的機組調度方案、所述極端氣候下傳統調度方案、所述極端氣候下未來態調度方案輸入所述調度效果分析模塊進行效果分析，基于輸電線路斷線概率與災害發生次數確定未來態調度下的電網損失與社會損失，得到極端氣候下電網未來態調度的效果。

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