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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司建设分公司申请的专利基于大数据分析的电线路基础利用评估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：CN120598212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511095750.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于大数据分析的电线路基础利用评估方法及系统是由黄士君;刘巍;张臻哲;陈彬;宋子健;王诚禹;曹展;王驰;季天程;张子辰设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的电线路基础利用评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，是基于大数据分析的电线路基础利用评估方法及系统，包括：获取电线路各线段的当前积尘状态数据，同时获取历史污秽监测数据、电线路拓扑数据及电线路运行参数；进行积尘分布概率预测分析，输出高风险污秽位点集合及其预测积尘厚度；进行散热效率影响分析，计算方位散热效率衰减系数；基于积尘分布预测分析结果以及散热效率影响分析结果进行电线路电流裕度评估，输出安全裕度值；基于电线路电流裕度评估结果进行动态增容预警，生成分级调控指令。本发明解决了现有技术中，增容决策滞后导致的线路利用率不足的问题。

本发明授权基于大数据分析的电线路基础利用评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的电线路基础利用评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取电线路各线段的当前积尘状态数据，同时获取历史污秽监测数据、电线路拓扑数据及电线路运行参数，其中，电线路运行参数包括：实时电流和电流振荡幅值； S2：基于电线路各线段的当前积尘状态数据及电线路拓扑数据进行积尘分布概率预测分析，输出高风险污秽位点集合及其预测积尘厚度； S2中，所述积尘分布概率预测分析，包括以下具体步骤： S21：采集电线路表面点云数据，同步获取电线路表面积尘层厚度分布数据； S22：进行表面污秽度异常分析，其中，表面污秽度异常分析策略为：提取各网格点的当前形貌特征值及初始基准值； 将各网格点的当前形貌特征值及初始基准值进行求差处理，并取所求差值的绝对值作为网格点的形貌特征绝对偏差值； 根据网格位置敏感度设定位置敏感权重系数，并将网格点的形貌特征绝对偏差值和位置敏感权重系数导入积尘倾向评估策略中，获得平均积尘倾向指数； S23：获取相邻区段空间距离及迎风面凹坑深度，构建积尘增长潜力模型，将获取的上述数据导入积尘增长潜力模型，计算获得积尘增长最终潜力值； S24：提取步骤S22输出的平均积尘倾向指数以及步骤S23输出的积尘增长最终潜力值，对提取到的上述数据进行加权融合，输出积尘风险值； S25：将电线路上所有积尘风险值进行降序排列，将序列的前10%的积尘风险值对应的网格点标记为高风险污秽位点集合； S26：将积尘风险值输入预训练的厚度映射模型，输出高风险污秽位点集合中各个高风险污秽位点的预测积尘厚度； 步骤S23中，所述积尘增长潜力模型执行过程包括： S231：将连续电线路离散化为L个等距采样点，通过激光扫描仪获取电线路迎风面离散采样点的凹坑深度数据，同步记录各采样点与主导风向的夹角，并利用环境湿度传感器实时采集相对湿度值； 基于获取的上述数据进行数据特征构造，包括：通过计算当前采样点的凹坑深度和电线路上最大的凹坑深度的比值得到相对凹坑深度特征； 通过相邻采样点凹坑深度差值的绝对值与凹坑距离的比值得到凹坑梯度特征； 计算实时采集的相对湿度值与临界湿度值的差值，并将差值大于0的部分作为湿度超标特征； S232：提取步骤S231中构造的三种数据特征，并融合污秽粘性系数，形成新的特征向量； S233：构建双分支特征提取器，包括：捕获相邻点的深度梯度模式并学习局部微地形影响的1DCNN层以及用于捕捉电线路整体的风向协同效应的Transformer编码器层；其中，1DCNN层的卷积核尺寸为3； 将两支特征提取器的输出拼接后通过全连接层融合，生成每个采样点的隐藏特征向量； S234：将Transformer编码器输出的隐藏特征向量输入动态权重生成器，所述动态权重生成器基于当前位置的地形与环境，实时生成三维权重向量，其每个分量均具备空间自适应性； 其中，分别为凹坑深度权重、凹坑梯度权重和湿度敏感权重； S235：对原始物理特征进行对齐重组，构造输入向量，具体为：； 其中，表示当前采样点的相对凹坑深度特征；为凹坑梯度特征；为污秽粘性系数； 为湿度超标特征，表示相对湿度值与临界湿度值的差值的正部分，即当时取差值，否则为0； S236：继续执行自适应加权融合，通过点积运算实现特征加权组合，并通过ReLU激活函数层处理点积运算结果，输出局部积尘增长初始潜力值； S237：基于相邻区段同位置凹坑深度差异及区段距离，计算积尘桥接耦合效应值； S238：获取步骤S236输出的局部积尘增长初始潜力值以及步骤S237输出的积尘桥接耦合效应值，将对应采样点的局部积尘初始增长潜力值以及积尘桥接耦合效应值进行加权求和输出对应采样点的局部积尘增长最终潜力值，将获取电线路所有采样点的局部积尘增长最终潜力值求空间平均值得到积尘增长最终潜力值； S3：获取气象数据、实时风速数据及电线路表面形貌数据，对高风险污秽位点进行散热效率影响分析，计算方位散热效率衰减系数； S3中，散热效率影响分析，包括以下具体内容： S31：提取步骤S2输出的高风险污秽位点集合，记录高风险污秽位点集合中每个高风险污秽位点的方位角以及实时风向角，并计算方位角以及实时风向角的差值，作为高风险污秽位点的风向相对角； S32：将高风险污秽位点的风向相对角导入方位散热能力评估策略中，评估获取各个高风险污秽点的方位散热系数； S33：提取步骤S32输出的各个高风险污秽点的方位散热系数，结合步骤S2输出的各个高风险污秽点的预测积尘厚度以及材料导热衰减系数，计算方位散热效率衰减系数； S34：同步输出各个高风险污秽点的方位散热效率衰减系数集合； S4：基于积尘分布预测分析结果以及散热效率影响分析结果进行电线路电流裕度评估，输出安全裕度值； 步骤S4中，所述电线路电流裕度评估，包括以下具体内容： S41：提取步骤S2输出的各个高风险污秽点的预测积尘厚度，并将预测积尘厚度映射为积尘热阻增量； S42：计算各个高风险污秽点的稳态温升及电流振荡引起的振荡温升； S43：提取下一监测时段内的环境温度数据和电线路允许的最大理论温度数据，以最劣污秽点为瓶颈点，结合最劣污秽点的稳态温升及振荡温升确定电线路的安全裕度值； S5：基于电线路电流裕度评估结果进行动态增容预警，生成分级调控指令。

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