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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强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：CN116090631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310012463.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法是由陈轶;张雳;成孝刚;宋丽敏;李京京;夏曼娟设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法在说明书摘要公布了：一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法，收集发生异常天气前电力设备的各项历史参数数据，异常天气的各项历史气象数据，以及对应的异常天气过后电力设备的受损程度数据，训练得到一个预测模型，用于预测电力设备的灾后受损情况，以此在极端天气来临前对电力设备展开针对性的紧急检修或加固，从而减小极端天气对电力系统的影响，增强电力系统的韧性。本发明实现了电力设备的灾前预警，有效降低极端天气对电力设备的损害，为灾后恢复策略的实施提供了重要参考，并能快速对大量电力设备进行同时预测分析，充分且高效地利用了宝贵的灾前预防时间，可以有针对性地增强电力系统的总体韧性。

本发明授权一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法在权利要求书中公布了：1.一种结合灾前预警机制的电力系统韧性增强方法，其特征是收集发生异常天气前电力设备的各项历史参数数据，异常天气的各项历史气象数据，以及对应的异常天气过后电力设备的受损程度数据，训练得到一个预测模型，用于预测电力设备的灾后受损情况，以此在极端天气来临前对电力设备展开针对性的紧急检修或加固，从而减小极端天气对电力系统的影响，增强电力系统的韧性； 预测模型包括两层全局信息融合模块，首先根据异常天气前电力设备的参数和异常天气的数据构建气象-设备二维张量，气象-设备二维张量输入预测模型，将二维张量按时间顺序切分为M个序列，对序列进行一次位置编码，为序列赋予时序信息，得到包含位置信息的输入序列ti，i＝1,2,…,M，将包含位置信息的输入序列送入第一全局信息融合模块，提取出输入序列之间的关联信息并加以重构，得到包含全局信息的全局序列ai，在全局序列前增加一个标志序列a0，对标志序列和全局序列再进行一次位置编码，然后输入第二全局信息融合模块，输出的对应序列构成全局特征矩阵，取全局特征矩阵的首个序列为用于决定预测的受损情况分类的特征序列，再经过一个多层感知机MLP，输出预测的灾后受损情况。

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京工业大学，其通讯地址为：211816 江苏省南京市浦口区浦珠南路30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”。

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