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龙图腾网获悉上海浦源科技有限公司申请的专利基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识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：CN119646718B 。

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：202510162866.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识方法及系统是由潘飞;周识远;赵伟霖;徐梁刚;吉娇设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识方法及系统，涉及电网运行技术领域，该方法有效降低了计算成本，利用图论和网络简化技术减少模型复杂性，优化计算资源使用，提高了数据处理效率，从而实现了在有限计算性能下的准确辨识；通过读取和评估数据质量指标，并进行数据增强和无量纲处理，提升了数据的完整性和准确性，确保系统在数据质量波动时的稳定性；采用深度学习算法，通过交叉验证和超参数调优优化模型训练过程，利用故障和运行历史数据进行监督学习，减少对大量标注数据和计算资源的依赖，实现了高效、准确的电网运行薄弱点辨识。

本发明授权基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于输配网拓扑结构的电网运行薄弱点辨识方法，其特征在于，包括： 采集电网的输配网拓扑结构数据并进行预处理，建立电网拓扑模型，使用图论和网络简化技术，以简化模型； 从监控设备和传感器中读取数据质量信息，并对数据质量信息进行计算评估，依据评估结果对数据质量信息进行调整； 基于简化后的电网拓扑模型和经过调整后的数据质量信息，提取关键特征，并采用特征表示方法，将拓扑结构信息转化为模型可处理的特征向量； 使用深度学习算法，对提取的特征矩阵进行模型训练；通过交叉验证和超参数调优，调整模型参数； 将训练好的模型部署在电网实时监控系统中，并对实时采集的运行数据进行分析和处理；通过模型的预测结果，计算获取运行缺陷； 根据评估结果实时辨识出电网的运行薄弱点，提供预警和建议措施，并进行故障处理和预防； 所述采集电网的输配网拓扑结构数据并进行预处理包括，从GIS系统、SCADA系统、设备手册和历史记录中采集输配网拓扑结构相关数据，并进行数据清洗和无量纲处理后，构建输配网数据集合； 基于收集到的数据，构建电网的节点和线路模型，并录入设备的电气参数； 所述电网拓扑模型包括，各节点、线路、设备的连接关系及其电气参数； 所述使用图论和网络简化技术，以简化模型包括，识别并保留关键节点和线路，删除冗余部分，从而形成简化后用于反映电网实际情况的拓扑模型； 所述数据质量信息包括，数据缺失率、数据校准频率、数据偏移频率和数据冗余率； 所述对数据质量信息进行计算评估包括，对所述数据质量信息进行无量纲处理后，计算获取质量指数Zlzs： 其中，Lqs表示数据缺失率、Ljz表示数据校准频率、Lpy表示数据偏移频率，Lry表示数据冗余率； 通过预设质量阈值Q与质量指数Zlzs进行对比，生成评估结果： 若预设质量阈值Q≤质量指数Zlzs，表示数据质量合格，此时生成第一质量结果；若预设质量阈值Q＞质量指数Zlzs，表示数据质量不合格，此时生成第二质量结果； 当质量指数Zlzs为第一质量结果时，直接进入后续分析和处理阶段，无需额外调整；当质量指数Zlzs为第二质量结果时，此时对数据进行数据质量调整，包括调整数据采集频率、调整数据校准频率、调整数据同步机制、进行数据合并处理、进行数据插值和数据合成； 当完成数据质量调整后，再次计算评估质量指数Zlzs，直至质量指数Zlzs高于预设质量阈值Q。

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