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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;贵州电网有限责任公司申请的专利一种输电线路覆冰规律的识别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：CN114742174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210452426.5，技术领域涉及：G06F18/231；该发明授权一种输电线路覆冰规律的识别方法是由何锦强;廖永力;黄增浩;丁志敏;文屹;吴建蓉;龚博;朱登杰;赵林杰;范强设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路覆冰规律的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路覆冰规律的识别方法，包括：根据输电线路历年的覆冰数据序列生成覆冰厚度序列曲线，根据覆冰厚度序列曲线得到多个覆冰事件数据，并对各覆冰事件数据进行预处理得到预处理后的覆冰事件数据，覆冰数据包括覆冰厚度数据和气象数据，气象数据至少包括温度和相对湿度；从覆冰厚度序列曲线中提取若干特征参数，计算各预处理后的覆冰事件数据在各特征参数上的特征参量值得到对应的特征向量，将特征向量组成特征矩阵；根据分层加权聚类方法对特征矩阵进行分层加权聚类，识别得到输电线路的覆冰规律类型。本发明能准确识别覆冰事件内的覆冰厚度变化特点，有利于冰雪天气下输电线路的运行维护，能为输电线路防冰抗冰提供技术支撑。

本发明授权一种输电线路覆冰规律的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路覆冰规律的识别方法，其特征在于，包括： 根据输电线路历年的覆冰数据序列生成覆冰厚度序列曲线，根据所述覆冰厚度序列曲线得到多个覆冰事件数据，并对各所述覆冰事件数据进行预处理得到预处理后的覆冰事件数据，所述覆冰数据序列中的覆冰数据包括覆冰厚度数据和气象数据，所述气象数据至少包括温度和相对湿度； 从所述覆冰厚度序列曲线中提取若干特征参数，计算各预处理后的覆冰事件数据在各特征参数上的特征参量值得到对应的特征向量，将所述特征向量组成特征矩阵； 根据分层加权聚类方法对所述特征矩阵进行分层加权聚类，识别得到输电线路的覆冰规律类型； 所述根据分层加权聚类方法对所述特征矩阵进行分层加权聚类，包括： 第一层聚类：利用分层加权聚类方法根据第一特征参量集和预设的第一组权重系数将所述预处理后的覆冰事件数据划分为单冰峰型与双冰峰型； 第二层聚类：利用分层加权聚类方法根据第二特征参量集和预设的第二组权重系数将所述单冰峰型划分为单冰峰饱和型和尖峰型，根据第三特征参量集和预设的第三组权重系数将所述双冰峰型划分为双冰峰人工融冰型和双冰峰自然振荡型； 第三层聚类：利用分层加权聚类方法根据第四特征参量集和预设的第四组权重系数，将所述尖峰型划分为单冰峰快速积冰型、单冰峰匀速积冰型和单冰峰快速脱冰型； 其中，所述第一特征参量集、所述第二特征参量集、所述第三特征参量集和所述第四特征参量集为所述特征向量的子集；所述第一特征参量集包括：各预处理后的覆冰事件数据在第二冰峰对应的时刻Pt、第二冰峰对应的冰厚Pd、冰谷对应的时刻Qt、冰谷对应的冰厚Qd上的特征参量值；所述第二特征参量集包括：各预处理后的覆冰事件数据在曲线面积A、冰厚维持饱和状态的饱和时长S上的特征参量值；所述第三特征参量集包括：各预处理后的覆冰事件数据在第二冰峰对应的冰厚Pd、冰谷对应的冰厚Qd上的特征参量值；所述第四特征参量集包括：各预处理后的覆冰事件数据在覆冰厚度峰值对应的时刻tmax、最大积冰速率对应的时刻Ut、最大积冰速率对应的冰厚Ud、最大脱冰速率对应的时刻Vt、最大脱冰速率对应的冰厚Vd上的特征参量值；所述曲线面积A为覆冰厚度序列曲线与时间轴封闭区域的离散梯形积分面积。

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南方电网科学研究院有限责任公司;贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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”。