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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司武义县供电公司申请的专利基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法及系统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：CN120046990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510507351.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法及系统是由林恺丰;陈文通;王文;张波;张建松;胡旭光;贺燕;丁珊珊;李佶;林军;赵一帆;王申华;李红良;方恒福;朱奕;冯超;任俊东;郑庆;龚铭;陈秋容设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：根据量测数据构建初始数据集；根据瞬降事件判据结合初始数据集构建异常数据集；根据接头融化识别算法确定表计前端异常及其对应的前端异常程度；根据末端异常识别算法确定表计末端异常及其对应的末端异常程度；通过线性回归模型结合确定前端风险权重和末端风险权重；根据表计前端异常、前端异常程度以及前端风险权重确定前端隐患风险值或和根据表计末端异常、末端风险权重、末端异常程度确定的末端隐患风险值；根据前端隐患风险值或和末端隐患风险值确定台区对应的隐患应急策略。方案显著提升了低压台区隐患识别准确性与效率。

本发明授权基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于劣化风险分析的低压台区隐患识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 根据采样周期依次获取低压台区的量测数据构建初始数据集；根据瞬降事件判据依次对初始数据集进行筛选构建异常数据集； 根据接头融化识别算法分析异常数据集确定表计前端异常及其对应的前端异常程度；当满足触发条件时，根据末端异常识别算法分析异常数据集确定表计末端异常及其对应的末端异常程度； 通过线性回归模型结合前端异常程度和末端异常程度对应的异常情形数据确定表计前端异常对应的前端风险权重和表计末端异常对应的末端风险权重； 根据表计前端异常、前端异常程度以及前端风险权重确定前端隐患风险值或和根据表计末端异常、末端风险权重、末端异常程度确定的末端隐患风险值； 根据前端隐患风险值或和末端隐患风险值确定台区对应的隐患应急策略； 根据接头融化识别算法分析异常数据集确定表计前端异常及其对应的前端异常程度，包括如下步骤： 提取异常数据集中的量测数据并计算获取前端特征数据，通过接头融化识别算法对前端特征数据进行比对分析确定表计前端异常；根据表计前端异常对应的异常情形确定前端异常程度；其中，所述前端特征数据至少包括每个量测点的瞬降电压差、电压电流反相关系数、电流平均值以及瞬降电压高点平均值； 当满足触发条件时，根据末端异常识别算法分析异常数据集确定表计末端异常及其对应的末端异常程度；包括如下步骤： 在判定前端隐患风险大于设定阈值H的用户范围内进行末端用户识别，提取异常数据集中的量测数据并计算获取末端特征数据，通过末端异常识别算法对末端特征数据进行比对分析确定表计末端异常；根据表计末端异常对应的异常情形确定末端异常程度；其中，末端特征数据至少包括每个量测点的电阻恒定标准差、理论压降功率、电压电流反相关系数、电压同降用户以及理论电阻。

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浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司武义县供电公司，其通讯地址为：321016 浙江省金华市婺城区秋滨街道花溪路878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”。