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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司柳州供电局申请的专利基于机器学习的用电检查流程优化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：CN120218750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510413937.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于机器学习的用电检查流程优化方法及系统是由李幸双;代颖;覃义;南铮;刘晴;温新;吴恒;罗长佳;颜斌;唐平舟;郭世华;覃茂健;黎祎婧;李景顺;刘玉;吴家恒设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的用电检查流程优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的用电检查流程优化方法及系统，属于智慧电力运维技术领域，方法包括收集用电检查数据、优化用电检查数据、用电检查工作质量评估、智能巡检调度和用电检查流程优化。本发明采用结合用电检查工作质量评估和智能巡检调度模块的智能方法，实现检查资源与人员能力的自适应匹配，提升整体巡检效率与精准性；采用双向时间卷积长短期并行模型进行用电工作质量评估，引入电力设备检查记录作为特征，使评估结果既反映单次检查的标准化程度，又体现检查员对电网长期安全运行的贡献值；采用策略评估增强网络进行智能巡检调度，动态平衡任务执行效率与检查质量，有效解决了电网调度中常见问题并提升了智能巡检调度的性能和效率。

本发明授权基于机器学习的用电检查流程优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的用电检查流程优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：收集用电检查数据，用于收集用电检查流程优化所需数据，得到用电检查数据； 步骤S2：优化用电检查数据，用于优化用电检查数据的质量，具体为通过对用电检查数据进行优化处理，得到用电检查优化数据； 步骤S3：用电检查工作质量评估，用于评估检查员的用电检查工作质量，具体为采用双向时间卷积长短期并行模型进行用电工作质量评估，得到用电检查工作质量评估分数； 所述双向时间卷积长短期并行模型，包括数据输入层、并行特征分析层、多层次特征融合层和评估输出层；所述并行特征分析层包括并行的双向时间卷积子网和长短期记忆子网；所述双向时间卷积子网，用于捕捉短期趋势来提取局部特征；所述长短期记忆子网，用于捕捉长期依赖关系来提取全局特征；所述多层次特征融合层，用于融合局部特征和全局特征； 所述用电检查工作质量评估，包括以下步骤： 步骤S31：数据输入层构建，具体为通过数据输入层接收用电检查优化数据中的工作质量评估相关数据，构建评估输入数据； 步骤S32：并行特征分析层构建，具体为通过在并行特征分析层中设置并行的双向时间卷积子网和长短期记忆子网，对评估输入数据进行特征分析，得到工作质量局部短期特征和工作质量全局长期特征，包括以下步骤： 步骤S321：双向时间卷积子网构建，具体为在双向时间卷积子网中设置三个双向膨胀因果卷积层，通过在每个双向膨胀因果卷积层中设置不同膨胀率来扩展卷积感受野，并在每个双向膨胀因果卷积层之后设置残差连接层和批归一化层，构建双向时间卷积子网，对评估输入数据进行局部特征提取，生成工作质量局部短期特征；所述三个双向膨胀因果卷积层的膨胀率分别设置为1、2和4；所述双向膨胀因果卷积层，包括前向膨胀因果卷积层、后向膨胀因果卷积层和特征拼接层； 步骤S322：长短期记忆子网构建，具体为在长短期记忆子网中设置输入门、遗忘门和输出门，对评估输入数据进行全局特征提取，生成工作质量全局长期特征； 步骤S33：多层次特征融合层构建，具体为通过多层次特征融合层将工作质量局部短期特征和工作质量全局长期特征进行特征拼接，生成工作质量综合时序特征； 步骤S34：评估输出层构建，用于输出模型评估结果，具体为在评估输出层中设置密集层，对工作质量综合时序特征进行评估，得到模型评估结果； 步骤S35：双向时间卷积长短期并行模型训练，具体为通过所述数据输入层构建、所述并行特征分析层构建、所述多层次特征融合层构建和所述评估输出层构建，进行双向时间卷积长短期并行模型构建，并进行模型训练，得到用电检查工作质量评估模型； 步骤S36：用电检查工作质量评估信息生成，具体为通过用电检查工作质量评估模型进行用电检查工作质量评估，得到用电检查工作质量评估分数； 步骤S4：智能巡检调度，具体为依据用电检查工作质量评估分数和用电检查优化数据，采用策略评估增强网络进行智能巡检调度，得到最佳巡检调度策略； 步骤S5：用电检查流程优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西电网有限责任公司柳州供电局，其通讯地址为：545000 广西壮族自治区柳州市城中区海关路23号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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