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龍圖騰網獲悉三峽大學;國網四川省電力公司電力科學研究院;中國電力科學研究院有限公司申請的專利基于氣象信息粒化還原和最小二乘支持向量機的無線電干擾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：CN115293034B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202210906865.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于氣象信息?；€原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法是由黃悅華;張子豪;盧夢瑤;張磊;蘭新生;劉濤;張建功;張業茂設計研發完成，并于2022-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于氣象信息?；€原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法在說明書摘要公布了：一種基于氣象信息?；€原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法，包括以下步驟，步驟一、按照輸電線路實測的方法獲取測量城市近三年內的無線電干擾值以及對應氣象信息作為總數據集；步驟二、基于溫度標準判斷并篩選出總數據集中處于極端天氣區間內的數據集，并將總數據集劃分為訓練集及驗證集比例為9:1。本發明提供一種基于氣象信息粒化還原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法，能夠較為準確的預測出無線電干擾值，且對于極端天氣條件具有較好的適應性，為實際工程中的無線電干擾值預測方法研究提供了思路。

本發明授權基于氣象信息?；€原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法在權利要求書中公布了：1.基于氣象信息?；€原和最小二乘支持向量機的無線電干擾預測方法，其特征在于，包括以下步驟， 步驟一、按照輸電線路實測的方法獲取測量城市近三年內的無線電干擾值以及對應氣象信息作為總數據集； 步驟二、基于溫度標準判斷并篩選出總數據集中處于極端天氣區間內的數據集，并將總數據集劃分為訓練集及驗證集比例為9:1； 步驟三、使用氣象信息粒還原方法，對步驟二中得到的極端天氣區間內的數據集氣象信息進行數據還原，得到未受極端天氣干擾的整體氣象信息； 步驟四、利用步驟三中還原得到的整體氣象信息，使用經過訓練集訓練的最小二乘支持向量機對極端天氣區間內的無線電干擾值進行預測，與原始數據集一起構建未受極端天氣干擾的基礎模型； 步驟五、考慮溫度的累積效應對基礎無線電干擾值所造成的影響，對極端天氣期間的無線電干擾變化量進行預測建模； 步驟六、將步驟四與步驟五得到的無線電干擾預測模型進行累加，得到最終的該城市無線電干擾預測模型，并使用驗證集進行檢驗； 所述步驟三中的氣象粒還原方法如下： （1）對受到極端天氣影響的每個極端溫變區間都選取一個參考還原基準值，該基準值應當選取天氣狀況良好天氣的每半小時數據； （2）將基準值代入氣象粒還原函數，還原極端天氣區間氣象粒內的氣象信息： ；（1） 其中，dC為每半小時的氣象信息基準值；m為一個月中氣象信息滿足了基準值選取要求的數據數量，j=1，2…，m；l為該月中處于極端天氣的數據數量；Dj為第j個還原成功的氣象信息； （3）使用還原成功的氣象信息，訓練最小二乘支持向量機并進行預測，該氣象信息中不包含步驟二所定義的極端天氣氣象信息； 所述步驟五中，對極端天氣期間的無線電干擾變化量進行求解的方法為： （1）計算氣溫突變時間點，即極端天氣開始的時間與前半小時、前一小時的溫度差： ；（9） ；（10） 其中，為極端天氣開始時間點的溫度；為極端天氣半小時前的溫度；為極端天氣一小時前的溫度； （2）根據一小時前的基礎干擾值，使訓練好的最小二乘支持向量機預測出前半小時、前一小時以及極端天氣開始時間點的基礎干擾值，并計算出與對應真實無線電干擾值之間的差值； （3）基于、以及利用殘差最小化的思想計算溫度累積效應修正無線電干擾值，通過最小二乘法得到隨氣象信息變化的二元線性回歸方程： ；（11） 其中，、分別為極端天氣開始的時間與前半小時、前一小時的溫度差，、、為二元線性回歸方程系數。

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三峽大學;國網四川省電力公司電力科學研究院;中國電力科學研究院有限公司，其通訊地址為：443002 湖北省宜昌市西陵區大學路8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”。