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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种电力线路数字孪生场景构建方法、系统、介质及终端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：CN119378381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411476552.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种电力线路数字孪生场景构建方法、系统、介质及终端是由王兴华;董晗拓;黄伟杰;孙强;祁含;王流火;王彦峰;胡苏凯;黄威;朱文卫;郭金根;符妍设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力线路数字孪生场景构建方法、系统、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力线路数字孪生场景构建方法、系统、介质及终端，包括：利用引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制而形成的参数自适应的混合粒子群优化算法，对支持向量机模型的参数进行优化，得到状态预测模型；实时采集电力线路的第一运行数据，并将第一运行数据输入至状态预测模型；将第一运行数据和状态预测模型输出的电力线路运行状态预测结果，对孪生数据模型进行更新，然后对更新后的孪生数据模型和孪生实体模型进行数据交换，以构建电力线路数字孪生场景。采用本发明实施例，在用于预测电力线路的运行状态的模型的优化过程中避免搜索局部最优解并增强全局搜索能力，实现模型参数的高效寻优并提升电力线路运行状态预测准确性。

本发明授权一种电力线路数字孪生场景构建方法、系统、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种电力线路数字孪生场景构建方法，其特征在于，包括： 利用参数自适应的混合粒子群优化算法，对支持向量机模型的参数进行优化，得到状态预测模型；其中，所述参数自适应的混合粒子群优化算法是引入鲸鱼算法的包围运动和螺旋运动机制而形成的；所述利用参数自适应的混合粒子群优化算法，对支持向量机模型的参数进行优化，得到状态预测模型，具体为： 构建一个支持向量机模型，并利用参数自适应的混合粒子群优化算法，搜索包含所述支持向量机模型的惩罚因子和核参数的最优组合； 利用所述最优组合，对所述支持向量机模型的参数进行优化，得到状态预测模型； 所述利用参数自适应的混合粒子群优化算法，搜索包含所述支持向量机模型的惩罚因子和核参数的最优组合，具体为： 创建初始种群；其中，所述初始种群包括若干个粒子，所述粒子的位置包括所述支持向量机模型的惩罚因子和核参数； 对所述初始种群内的每一个粒子进行迭代优化，在每一次迭代优化过程中，基于当前粒子的个体最优值和种群最优值，更新当前粒子的位置和速度，并且获取当前粒子所处位置的适应度值，作为此次迭代对应的适应度值，直至当前粒子在此次迭代对应的适应度值小于上一次迭代对应的适应度值，采用鲸鱼算法对当前粒子进行多次的位置寻优，并在每一次寻优结束后获取当前粒子所处位置的适应度值，作为此次寻优对应的适应度值，直至当前粒子在此次寻优对应的适应度值小于或等于前一次寻优对应的适应度值，结束对当前粒子的迭代优化，并将当前粒子此时所处位置作为当前粒子的迭代优化结果； 实时采集电力线路的第一运行数据，并将所述第一运行数据输入至所述状态预测模型，以使所述状态预测模型输出电力线路的运行状态预测结果； 将所述第一运行数据和所述运行状态预测结果，对孪生数据模型进行更新，然后对更新后的所述孪生数据模型和孪生实体模型进行数据交换，以构建电力线路数字孪生场景； 其中，所述孪生数据模型是基于电力线路的第二运行数据预先构建得到的，所述孪生实体模型是基于电力线路的结构数据预先构建得到的。

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