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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海浦源科技有限公司申請(qǐng)的專利基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119646718B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510162866.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法及系統(tǒng)是由潘飛;周識(shí)遠(yuǎn);趙偉霖;徐梁剛;吉嬌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法及系統(tǒng)，涉及電網(wǎng)運(yùn)行技術(shù)領(lǐng)域，該方法有效降低了計(jì)算成本，利用圖論和網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化技術(shù)減少模型復(fù)雜性，優(yōu)化計(jì)算資源使用，提高了數(shù)據(jù)處理效率，從而實(shí)現(xiàn)了在有限計(jì)算性能下的準(zhǔn)確辨識(shí)；通過(guò)讀取和評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和無(wú)量綱處理，提升了數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，確保系統(tǒng)在數(shù)據(jù)質(zhì)量波動(dòng)時(shí)的穩(wěn)定性；采用深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程，利用故障和運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，減少對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的依賴，實(shí)現(xiàn)了高效、準(zhǔn)確的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)。

本發(fā)明授權(quán)基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的電網(wǎng)運(yùn)行薄弱點(diǎn)辨識(shí)方法，其特征在于，包括： 采集電網(wǎng)的輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，建立電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ?，使用圖論和網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化技術(shù)，以簡(jiǎn)化模型； 從監(jiān)控設(shè)備和傳感器中讀取數(shù)據(jù)質(zhì)量信息，并對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量信息進(jìn)行計(jì)算評(píng)估，依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量信息進(jìn)行調(diào)整； 基于簡(jiǎn)化后的電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ秃徒?jīng)過(guò)調(diào)整后的數(shù)據(jù)質(zhì)量信息，提取關(guān)鍵特征，并采用特征表示方法，將拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息轉(zhuǎn)化為模型可處理的特征向量； 使用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)提取的特征矩陣進(jìn)行模型訓(xùn)練；通過(guò)交叉驗(yàn)證和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，調(diào)整模型參數(shù)； 將訓(xùn)練好的模型部署在電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中，并對(duì)實(shí)時(shí)采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理；通過(guò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算獲取運(yùn)行缺陷； 根據(jù)評(píng)估結(jié)果實(shí)時(shí)辨識(shí)出電網(wǎng)的運(yùn)行薄弱點(diǎn)，提供預(yù)警和建議措施，并進(jìn)行故障處理和預(yù)防； 所述采集電網(wǎng)的輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理包括，從GIS系統(tǒng)、SCADA系統(tǒng)、設(shè)備手冊(cè)和歷史記錄中采集輸配網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和無(wú)量綱處理后，構(gòu)建輸配網(wǎng)數(shù)據(jù)集合； 基于收集到的數(shù)據(jù)，構(gòu)建電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)和線路模型，并錄入設(shè)備的電氣參數(shù)； 所述電網(wǎng)拓?fù)淠Ｐ桶ǎ鞴?jié)點(diǎn)、線路、設(shè)備的連接關(guān)系及其電氣參數(shù)； 所述使用圖論和網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化技術(shù)，以簡(jiǎn)化模型包括，識(shí)別并保留關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和線路，刪除冗余部分，從而形成簡(jiǎn)化后用于反映電網(wǎng)實(shí)際情況的拓?fù)淠Ｐ停?所述數(shù)據(jù)質(zhì)量信息包括，數(shù)據(jù)缺失率、數(shù)據(jù)校準(zhǔn)頻率、數(shù)據(jù)偏移頻率和數(shù)據(jù)冗余率； 所述對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量信息進(jìn)行計(jì)算評(píng)估包括，對(duì)所述數(shù)據(jù)質(zhì)量信息進(jìn)行無(wú)量綱處理后，計(jì)算獲取質(zhì)量指數(shù)Zlzs： 其中，Lqs表示數(shù)據(jù)缺失率、Ljz表示數(shù)據(jù)校準(zhǔn)頻率、Lpy表示數(shù)據(jù)偏移頻率，Lry表示數(shù)據(jù)冗余率； 通過(guò)預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值Q與質(zhì)量指數(shù)Zlzs進(jìn)行對(duì)比，生成評(píng)估結(jié)果： 若預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值Q≤質(zhì)量指數(shù)Zlzs，表示數(shù)據(jù)質(zhì)量合格，此時(shí)生成第一質(zhì)量結(jié)果；若預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值Q＞質(zhì)量指數(shù)Zlzs，表示數(shù)據(jù)質(zhì)量不合格，此時(shí)生成第二質(zhì)量結(jié)果； 當(dāng)質(zhì)量指數(shù)Zlzs為第一質(zhì)量結(jié)果時(shí)，直接進(jìn)入后續(xù)分析和處理階段，無(wú)需額外調(diào)整；當(dāng)質(zhì)量指數(shù)Zlzs為第二質(zhì)量結(jié)果時(shí)，此時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)整，包括調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率、調(diào)整數(shù)據(jù)校準(zhǔn)頻率、調(diào)整數(shù)據(jù)同步機(jī)制、進(jìn)行數(shù)據(jù)合并處理、進(jìn)行數(shù)據(jù)插值和數(shù)據(jù)合成； 當(dāng)完成數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)整后，再次計(jì)算評(píng)估質(zhì)量指數(shù)Zlzs，直至質(zhì)量指數(shù)Zlzs高于預(yù)設(shè)質(zhì)量閾值Q。

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