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龙图腾网获悉南京卡威数字科技有限公司申请的专利基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法、系统及产品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：CN120355312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510854746.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法、系统及产品是由刘玉航;韦子涵;林培翔;王嘉杰;史耀轩;翟延鹏;孙志勇设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法、系统及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法、系统及产品，属于电力线系统技术领域，包括：获取历史区域气候数据及第一杆塔本体特征数据；构建杆塔局部气候数据预测模型；利用杆塔局部气候数据预测模型预测杆塔局部气候数据；获取第二杆塔本体特征数据及杆塔运维信息，构建杆塔倒塔概率预测模型，基于杆塔倒塔概率预测模型得到每根杆塔发生倒塔的概率；确定整条线路的断线概率；构建极端气候下电网未来态调度的数字化效果分析模型，通过分析未来态调度的损失，实现对电网极端天气下未来态调度效果的分析。本申请的方法能够提升极端气候下电力系统的故障预测能力，填补了电网未来态调度效果分析的空白。

本发明授权基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法、系统及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的线路断线概率预测及未来态调度效果分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史区域气候数据及第一杆塔本体特征数据； 根据所述历史区域气候数据及所述第一杆塔本体特征数据构建杆塔局部气候数据预测模型，包括，获取杆塔实际局部气候数据，将所述杆塔实际局部气候数据设置为第一目标输出数据，将历史区域气候数据及第一杆塔本体特征数据进行组合，得到第一输入数据；对所述第一输入数据及所述第一目标输出数据进行预处理；将预处理后的第一输入数据转换成图结构；构建第一图神经网络；利用图结构的第一输入数据及预处理后的所述第一目标输出数据训练所述第一图神经网络，利用第一损失函数进行优化更新参数，得到杆塔局部气候数据预测模型； 利用所述杆塔局部气候数据预测模型对杆塔的关键气象指标进行预测，得到杆塔局部气候数据； 获取第二杆塔本体特征数据及杆塔运维信息，根据所述第二杆塔本体特征数据、所述杆塔运维信息、所述杆塔局部气候数据构建杆塔倒塔概率预测模型，基于所述杆塔倒塔概率预测模型得到每根杆塔发生倒塔的概率； 基于所述每根杆塔发生倒塔的概率，通过概率组合模型确定整条输电线路的断线概率； 构建极端气候下电网未来态调度的数字化效果分析模型，基于所述极端气候下电网未来态调度的数字化效果分析模型分析未来态调度下的损失，实现对电网极端天气下未来态调度效果的分析，包括，构建极端气候下电网未来态调度的数字化效果分析模型，所述极端气候下电网未来态调度的数字化效果分析模型包括：断线场景生成模块、输入模块、调度分析模块、调度效果分析模块；将电网中各输电线路的断线概率输入所述断线场景生成模块，得到电网中各输电线路对应的断线场景；将电网中所有输电线路对应的断线场景及输入模块中的数据送入所述调度分析模块，所述调度分析模块包括：极端气候发生前发电机组组合模型、极端气候下传统调度模型、极端气候下未来态调度模型；通过所述调度分析模块中的所述极端气候发生前发电机组组合模型获得极端气候发生前的机组调度方案；通过所述调度分析模块中的所述极端气候下传统调度模型获得极端气候下传统调度方案；通过所述调度分析模块中的所述极端气候下未来态调度模型获得极端气候下未来态调度方案；将所述极端气候发生前的机组调度方案、所述极端气候下传统调度方案、所述极端气候下未来态调度方案输入所述调度效果分析模块进行效果分析，基于输电线路断线概率与灾害发生次数确定未来态调度下的电网损失与社会损失，得到极端气候下电网未来态调度的效果。

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