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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质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：CN119577414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411656533.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质是由林晨翔;何金栋;雷珊珊;吴丽进;黄建业;叶慧敏;谢新志;黄江东设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于属于计算机与信息科学技术领域，涉及一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质。本发明方法采用改进的k‑means聚类算法对电力网络资产数据进行聚类分析，得到电力网络资产的关键特征；其中，k‑means聚类算法的改进之处在于：在聚类过程中，计算每个数据点与各个聚类中心之间的马氏距离，并将数据点分配到距离最短的聚类中心；基于动态权重更新与自适应学习率更新聚类中心；利用注意力机制对聚类得到的关键特征进行特征加权求和及非线性变换处理，得到优化特征向量矩阵。为后续的资产管理、故障诊断和预测性维护提供有力支持。

本发明授权一种电力网络资产关键特征提取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力网络资产关键特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取电力网络资产数据； 采用改进的k-means聚类算法对电力网络资产数据进行聚类分析，得到电力网络资产的关键特征；其中，k-means聚类算法的改进之处在于：在聚类过程中，计算每个数据点与各个聚类中心之间的马氏距离，并将数据点分配到距离最短的聚类中心；基于动态权重更新与自适应学习率更新聚类中心； 利用注意力机制对聚类得到的关键特征进行特征加权求和及非线性变换处理，得到优化特征向量矩阵； 采用改进的k-means聚类算法对电力网络资产数据进行聚类分析，得到电力网络资产的关键特征，包括： 对于电力网络资产数据，随机选择一个数据点作为第一个聚类中心；计算剩余数据点与已选聚类中心的最小距离的平方，基于最小距离的平方确定选择概率，基于选择概率选择下一个聚类中心，得到全k个聚类中心； 对于每个数据点，计算当前数据点与所有聚类中心之间的马氏距离，将每个数据点分配到马氏距离最小对应的聚类中心所属的簇中； 对于每个簇，基于动态权重更新与自适应学习率迭代更新聚类中心，直至达到预设的条件；其中，在每次迭代后，计算所有簇的簇内误差平方和，如果某个簇的簇内误差平方和超出预设范围，则调整聚类中心数目。

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