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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利基于多源数据的电网告警感知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：CN120222638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510699678.1，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于多源数据的电网告警感知方法及系统是由郜晓娜;代运滔;周鑫;赵益山;邓志强;简蓓;李瑶;马莉;王庭豪;程珉;帅双旭;李俊飞;李旭;冯鑫宇;雷廷浩;王荣玮;宋朔设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的电网告警感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与预测技术领域，尤其涉及基于多源数据的电网告警感知方法及系统，通过采集电网三相线路中的三相电流瞬时值进行电流不平衡感知，结合多维度运行数据，利用状态预测模型预测节点运行状态，并通过图论算法对异常节点进行拓扑分析，精准识别停电区域；系统融合通信状态、历史停电规律及气象数据等多决策因素，动态评估停电风险，实现智能化告警决策；采用离散傅里叶变换高效处理数据，显著提升告警准确性，避免传统阈值法因参数波动导致的误报，有效减少漏报和误报，增强电网供电可靠性与安全稳定性，为复杂电网工况提供高效、精准的告警解决方案。

本发明授权基于多源数据的电网告警感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据的电网告警感知方法，其特征在于：包括： 基于电流互感器采集电网的三相线路中的三相电流瞬时值，并基于三相电流瞬时值进行电流不平衡感知，得到电网电流感知结果； 基于电网电流感知结果采集电网中多个节点的多维度运行数据； 将多维度运行数据输入至状态预测模型中，得到状态预测模型输出的节点运行状态结果；其中，所述状态预测模型基于样本运行数据及其对应的状态结果标签训练得到，包括数据处理层、深度学习神经网络层以及贝叶斯网络层； 所述节点运行状态结果包括将多维度运行数据输入至状态预测模型中，基于数据处理层对多维度运行数据进行数据处理，输出多维度数据特征向量； 基于深度学习神经网络层对多维度数据特征向量进行线性预测，输出各个节点的第一节点异常概率； 基于贝叶斯网络层结合先验知识和第一节点异常概率对多维度数据特征向量进行概率推理，输出节点的第二节点异常概率； 基于节点的第一节点异常概率和第二节点异常概率进行状态预测，输出节点的运行状态结果，包括基于节点的第一节点异常概率和第二节点异常概率，确定节点的最终异常概率值；若最终异常概率值大于等于预设概率阈值，则确定节点运行状态结果为异常状态；若最终异常概率值小于预设概率阈值，则确定节点运行状态结果为正常状态； 对于运行状态结果为异常的目标节点，基于图论算法结合电网图结构对目标节点进行拓扑分析，获得与目标节点关联的停电区域的识别结果； 基于识别结果结合电网当前的多决策融合因素进行停电告警感知，获得电网的停电告警感知结果； 所述基于图论算法结合电网图结构对目标节点进行拓扑分析包括以目标节点为起始节点在电网图结构中进行搜索，获得遍历过的当前搜索节以及当前搜索节的节点深度；在节点深度小于等于预设深度阈值时，基于深度优先搜索函数对当前搜索节点进行深度优先搜索，获得第一停电边；直至当节点深度大于预设深度阈值时，基于广度优先搜索函数对当前搜索节点进行广度优先搜索，直至遍历完电网图结构中所有的节点，得到第二停电边； 基于第一停电边和第二停电边将对应的节点连接，并将连接得到的连通分量确定为与目标节点关联的停电区域的识别结果； 所述电网图结构包括电网各设备及节点为顶点，线路连接关系为边构建的图结构； 其中，最终异常概率值的计算表示为： 其中，表示第i节点的最终异常概率值，Yi表示第i节点的信息熵关联程度，表示第i节点的第一节点异常概率，表示第i节点的第二节点异常概率，Hni表示第i节点的第一节点异常概率的信息熵，Hbi表示第i节点的第二节点异常概率的信息熵。

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贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市南明区滨河路17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”。