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龙图腾网获悉广州水沐青华科技有限公司申请的专利融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备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：CN120598319B 。

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：202511093189.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备是由孙立明设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备，方法包括：获取多模态数据；对多模态数据进行跨模态融合，得到高维融合特征；将高维融合特征输入至预先构建的可微分灾害渗透梯度模型，通过可微分灾害渗透梯度模型，得到灾害渗透数据、线路容量衰减结果、可微灾害渗透损失结果；基于灾害渗透数据以及高维融合特征，确定多目标优化指标；并根据可微灾害渗透损失结果，确定电力约束条件；根据多目标优化指标以及电力约束条件，对电力系统决策变量进行优化，得到电力系统的目标决策变量，目标决策变量用于指示电力系统的灾前配置结果。如此方法，可以提高电力系统的灾前配置面对灾害时的系统韧性。

本发明授权融合多模态数据的电力系统灾前配置方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态数据的电力系统灾前配置方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多模态数据，所述多模态数据至少包括地理数据、气象数据、电网数据、经济数据； 对所述多模态数据进行跨模态融合，得到高维融合特征； 将所述高维融合特征输入至预先构建的可微分灾害渗透梯度模型，通过所述可微分灾害渗透梯度模型，得到灾害渗透数据、线路容量衰减结果、可微灾害渗透损失结果； 基于所述灾害渗透数据以及所述高维融合特征，确定多目标优化指标；并根据所述可微灾害渗透损失结果，确定电力约束条件； 根据所述多目标优化指标以及所述电力约束条件，对电力系统决策变量进行优化，得到电力系统的目标决策变量，所述目标决策变量用于指示电力系统的灾前配置结果； 其中，所述通过所述可微分灾害渗透梯度模型，得到灾害渗透数据、线路容量衰减结果、可微灾害渗透损失结果，包括： 基于所述多模态数据，确定当前电力系统节点的灾害渗透初始值以及邻接电力系统节点的灾害渗透初始值；所述邻接电力系统节点与所述当前电力系统节点在电网图中直接相连； 通过所述可微分灾害渗透梯度模型，对所述当前电力系统节点的灾害渗透初始值以及所述邻接电力系统节点的灾害渗透初始值进行卷积迭代，得到所述当前电力系统节点的所述灾害渗透数据； 其中，所述通过所述可微分灾害渗透梯度模型，得到灾害渗透数据、线路容量衰减结果、可微灾害渗透损失结果，包括： 基于所述当前电力系统节点的灾害渗透数据、所述邻接电力系统节点的灾害渗透数据、预设的线路容量，确定所述线路容量衰减结果； 通过所述可微分灾害渗透梯度模型，根据所述高维融合特征，得到可微灾害扩散系数； 根据所述可微灾害扩散系数、所述当前电力系统节点的灾害渗透数据、所述邻接电力系统节点的灾害渗透数据，确定可微灾害渗透损失结果； 其中，所述根据所述多目标优化指标以及所述电力约束条件，对电力系统决策变量进行优化，得到电力系统的目标决策变量，包括： 根据所述多目标优化指标以及所述电力约束条件，对电力系统决策变量进行优化，得到多个初始决策变量； 对多个所述初始决策变量进行帕累托前沿压缩，得到多个候选决策变量； 基于多个所述候选决策变量，得到所述目标决策变量。

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