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龍圖騰網獲悉國網遼寧省電力有限公司撫順供電公司申請的專利基于改進PSO-BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法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：CN119623715B 。

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：202411683975.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于改進PSO-BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法是由馬暉;郝晉偉;孫峰偉;葛長鑫;范渤;桑布和;喻正直;王大眾;婁展豪;劉俊田;思軍武;王宏鑫;李志軒;汪鑫;王軍設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進PSO-BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于改進PSO?BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法，涉及樹線距離預測技術領域。該方法包括：基于中心幀差法實時計算輸電線路的桿塔位移數據；基于單目視覺技術計算輸電線路樹線距離；獲取與樹線距離相關的多參量數據；對桿塔位移數據、輸電線路樹線距離和多參量數據進行預處理；構建PSO?BP多參量融合預測模型，用于樹線距離預測，根據預測的樹線距離變化趨勢生成輔助決策信息，以優化電力線路的安全維護策略。本發明將桿塔位移、樹線距離和多參量數據進行融合輸入，大幅提高了樹線距離預測的準確性，有助于降低因環境變化而產生的誤差；引入變異思想，防止算法陷入局部最優，顯著提高了預測的精度和響應速度。

本發明授權基于改進PSO-BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法在權利要求書中公布了：1.基于改進PSO-BP的多參量輸電線路樹線距離預測方法，其特征在于，所述方法包括：基于中心幀差法實時計算輸電線路的桿塔位移數據； 基于單目視覺技術計算輸電線路樹線距離，包括：根據相機成像模型和導線空間狀態參數計算樹線距離，包括樹線垂直距離、樹線水平距離和樹線凈空距離，從而確定樹木的三維位置，具體為：通過單目相機固定于一個桿塔上監控兩個相鄰桿塔之間的區域，為桿塔和樹木分別建立幾何成像模型；基于幾何成像模型推導得出樹線距離的計算公式； 其中，樹線垂直距離Ty的計算公式為： 式中，GH為圖像中樹木的垂直像素高度；GI為樹冠在光屏上的投影到圖像中心I的像素高度；Cy為已知的相機安裝高度； 樹線水平距離Tx的計算公式為： 式中，PQ、UV分別表示桿塔上已知的水平部件及水平像素距離；IG為樹冠G到圖像中心I的水平像素距離；Pz為已知的桿塔到相機的距離；Tz為樹木與桿塔之間的距離； 式中，Py為桿塔上已知的垂直高度；CD為桿塔上已知高度的部件Py所成像的像素高度； 計算樹線凈空距離Tn： 式中，h1為樹木的實際高度；x為導線與樹木交叉點到桿塔的距離；lOA、hOA分別表示相機中心點O到桿塔底部點A的水平距離、垂直距離；M為比例因子，用于像素距離和實際距離之間的轉換；θ為相機拍攝角度； 獲取與樹線距離相關的多參量數據，所述多參量數據包括檔距、兩塔高差、導線傾角、擺角和導線運行溫度的歷史數據和實時數據； 對所述桿塔位移數據、輸電線路樹線距離和多參量數據進行預處理； 對預處理后的桿塔位移數據、輸電線路樹線距離和多參量數據進行融合，將融合后的數據作為綜合輸入特征，輸入BP神經網絡； 將BP神經網絡的輸入層節點數量與多參量數據的維度相匹配，隱層采用非線性激活函數；利用Mutation-PSO算法對BP神經網絡進行優化，將優化得到的最優權值和閾值賦予BP神經網絡，以形成優化后的PSO-BP多參量融合預測模型，對樹線距離進行實時預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網遼寧省電力有限公司撫順供電公司，其通訊地址為：113008 遼寧省撫順市新撫區西一路13號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。