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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利输变电工程建设期环保风险实时预警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：CN120087738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411339462.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权输变电工程建设期环保风险实时预警方法及系统是由李国勇;车垚;黄韬;欧阳玲;江志文;李好;杨汉峰;李建兴;王晓霞设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本输变电工程建设期环保风险实时预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了输变电工程建设期环保风险实时预警方法及系统包括：根据工程建设进度确定监测区域的实时监测重点，为实时监测重点配置相应的监测传感器，利用机器学习算法对监测传感器的实时采集数据进行特征分析，确定监测区域的潜在环境风险，根据实时采集数据构建所述监测区域的预警模型，监督每一潜在环境风险对应的突发概率，查找突发概率高于规定概率的危险环境风险对应的应急措施，结合监测区域的实时采集数据构建应急方案并进行显示，通过融合多传感器技术和实时监测技术进行多源环保风险的实时监测，采用高精度传感器和数据分析技术和实时风险预警，实现对监测数据的快速分析和预警，及时发出预警信号。

本发明授权输变电工程建设期环保风险实时预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.输变电工程建设期环保风险实时预警方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据工程建设进度确定监测区域的实时监测重点，控制预设移动监测平台分别为所述实时监测重点配置相应的监测传感器； 步骤2：分别获取每一所述监测传感器对应的实时采集数据，利用机器学习算法对所述实时采集数据进行特征分析，确定所述监测区域的潜在环境风险； 步骤3：根据所述实时采集数据构建所述监测区域的预警模型，在所述预警模型中监督每一潜在环境风险对应的突发概率； 步骤4：查找突发概率高于规定概率的危险环境风险对应的应急措施，结合所述监测区域的实时采集数据构建应急方案并进行显示； 所述步骤2，包括：步骤21：控制预设无人机对所述监测区域进行定期巡检，构建所述监测区域的工程建设图像，分别获取每一所述监测传感器对应的实时采集数据，并根据每一所述监测传感器对应的监测维度建立每一所述实时采集数据的维度数据属性； 步骤22：根据所述维度数据属性对所述实时采集数据进行聚类分析，得到若干个监测数据类，分析每一所述监测数据类中不同监测数据之间的数据逻辑信息，构建每一所述监测数据类对应的聚类树，分别确定每一所述聚类树对应的当前维度空间； 步骤23：分别确定每一所述聚类树对应的低维维度空间，利用预设自编码器将每一所述聚类树从对应的当前维度空间压缩到对应的低维维度空间，分别在每一所述低维维度空间中提取每一所述聚类树对应的低维树特征； 步骤24：根据每一所述聚类树对应的低维树特征构建对应实时采集数据的实时呈现特征，构建每一所述监测维度对应的动态呈现信息，分别对每一所述动态呈现信息进行异常分析，确定所述监测区域中包含的若干个异常动态，确定所述监测区域的潜在环境风险，并在所述工程建设图像中分别标记每一所述潜在环境风险对应的风险范围，并进行显示； 所述步骤24，包括： 步骤241：根据每一所述聚类树对应的低维树特征确定对应监测数据类的若干个非线性特征，利用所述非线性特征构建对应监测数据类的非线性模型，运行所述非线性模型确定每一所述实时采集数据对应的非线性结构，确定每一所述实时采集数据对应的实时呈现特征； 步骤242：将同一所述实时采集数据对应的若干个所述实时呈现特征进行时序排序，得到每一所述监测维度对应的动态呈现信息，分别获取每一所述动态呈现信息对应的动态周期，利用预设孤立森林结合所述动态周期建立每一所述动态呈现信息对应的异常筛查规则； 步骤243：利用所述异常筛查规则分别筛查对应所述动态呈现信息中包含的异常信息，构建所述监测区域的若干个整体异常特征，根据所述整体异常特征分析所述监测区域对应的异常维度，根据所述整体异常特征对应的异常特征值分析所述监测区域对应的异常等级，确定所述监测区域的潜在环境风险。

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