买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网山西省电力公司信息通信分公司申请的专利基于6G与深度学习的电力网资源智能管理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：CN120278676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510725259.0，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统是由段潇蓉;马军伟;李伟博;杨兆飞;宫鑫;赵敏;苗璐;周鑫;吴瑶设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电力网资源管理技术领域，公开了一种基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统。该方法包括：通过6G技术采集节点数据获取拓扑映射表，预处理数据获得特征张量，采用时空图卷积与长短期记忆网络混合架构训练模型集群，基于模型分析网络状态，生成调度方案，通过6G网络分片下发控制指令，实现电力网络智能管理。本申请通过6G通信定位一体化技术与时空图卷积网络和长短期记忆网络混合架构的结合，提高了电力网络的实时数据采集精度和智能分析能力。基于多源数据融合和深度学习模型集群的协同优化机制，增强了电网状态评估的全面性和资源调度的精准性。

本发明授权基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法，其特征在于，所述基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法包括： 通过6G通信基站与多源定位传感器采集电力网络节点数据，得到电力网络拓扑物理坐标映射表、实时电力参数数据流及通信网络状态信息； 对所述电力网络拓扑物理坐标映射表、实时电力参数数据流及通信网络状态信息进行数据预处理，得到电力数据特征张量； 根据所述电力数据特征张量，通过时空图卷积神经网络与长短期记忆网络混合架构训练深度学习模型集群，得到负荷预测模型、状态评估模型和资源优化模型； 采集电力网实时资源数据，并根据所述负荷预测模型、状态评估模型和资源优化模型对所述电力网实时资源数据进行电网状态分析，得到电网状态评估报告、故障风险分布图和预警指令； 根据所述电网状态评估报告、故障风险分布图和预警指令计算资源调度方案，得到发电设备出力计划、储能系统充放电策略及负荷切换方案； 根据所述发电设备出力计划、储能系统充放电策略及负荷切换方案，通过6G网络分片下发控制指令，得到电力网络运行状态数据与性能评估报告。

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山西省电力公司信息通信分公司，其通讯地址为：030000 山西省太原市晋源区谐园路3号8-14层；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”。