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龙图腾网获悉国网青海省电力公司海北供电公司;国网青海省电力公司申请的专利基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411588397.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法是由赵中奇;郑永燕;高少峰;罗斌;黄梦超;宋文超;李东升;李帅;蒋鹏;高博;童成霄设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法，包括气象影响分析模块、运维工单生成模块，所述气象影响分析模块通过建立气象影响模型预测气象事件对配电网的故障影响及趋势，所述运维工单生成模块以气象影响分析模块的分析结果为依据生成对应的运维工单，该方法通过对该气象影响模型进行分析，提前识别和定位可能的故障点，从而减少因天气因素导致的停电事件，降低故障率，保证配电网稳定运行，同时通过气象影响分析模块的分析结果在运维工单生成模块自动生成工单，减少人工决策的时间，提升运维响应速度，实现资源的优化配置，提高运维效率。

本发明授权基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法在权利要求书中公布了：1.基于气象影响分析的主动运维工单驱动方法，其特征在于，包括气象影响分析模块、运维工单生成模块，所述气象影响分析模块通过建立气象影响模型预测气象事件对配电网的故障影响及趋势，所述运维工单生成模块以气象影响分析模块的分析结果为依据生成对应的运维工单； 所述气象影响模型的构建步骤为： S1：数据收集与预处理，所述数据收集包括气象数据、设备数据、运行参数、环境参数，所述气象数据为风速、光照时间、气压、温度、湿度、降水量，所述设备数据为设备年龄、类型、历史故障记录，所述运行参数为负荷、电流、电压，所述环境参数为地形、植被覆盖、海拔高度，所述数据预处理采用的方式为清洗数据、数据转换、数据标准化或归一化； S2：建立气象因素与故障发生相关性的线性回归模型，所述线性回归模型以气象因素作为自变量，故障发生率作为因变量，以运行参数、环境参数作为回归系数，描述气象因素与故障发生之间的线性关系，即 ，其中，表示故障发生率，表示气象因素，表示运行参数的回归系数，表示环境参数的回归系数； S3：模型检验与优化，对步骤S2中的线性回归模型进行检验与优化，判断各气象因素对故障发生的影响程度，对模型进行优化，添加或删除变量、调整模型结构，提高模型的预测精度； S4：建立逻辑回归模型分析气象因素与故障发生的二元关系； S5：整合多种因素建立气象影响模型； S6：模型求解，得到配电网故障的发生概率及趋势； 所述运维工单生成模块的工单生成步骤为： 第一步：设定运维工单的生成规则， 包括设备检查与维护工单、设备故障预警工单、运行参数调整工单、环境风险评估工单； 第二步：通过历史工单数据和历史气象数据训练模型，不断优化生成规则， 所述生成规则的优化根据优先级进行，优先级排序为： 设备检查与维护工单设备故障预警工单运行参数调整工单环境风险评估工单， 所述设备检查与维护工单对应气象因素异常的情况，运维人员检查设备是否受到气象因素的影响，所述设备故障预警工单结合气象因素和设备运行数据，预测设备可能发生故障的概率，提醒运维人员提前采取措施，预防设备故障的发生，所述运行参数调整工单根据气象因素和运行参数的实时监测数据，给出运行参数的优化建议，运维人员根据建议调整设备的运行参数，提高设备的运行效率和稳定性，所述环境风险评估工单结合环境参数和气象因素，评估设备所处环境的风险等级，提醒运维人员关注设备所处环境的风险变化，并采取相应的防护措施； 第三步：生成运维工单，工单中的内容包括需检修的设备名称、编号、位置、当前状态、设备历史故障记录、检修计划、所需工具、材料清单。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网青海省电力公司海北供电公司;国网青海省电力公司，其通讯地址为：812200 青海省海北藏族自治州海晏县同宝路108号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。