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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局申请的专利基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理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：CN117313007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202311122378.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理方法及系统是由杨海峰;关宇洋;王林;林志明;孙浩;桂辉阳;宋海彬;龙英云;陈俊宏;谭天健;阮俊枭设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理方法及系统，获取网络知识学习数据序列中包括多个模板协同控制数据以及多个模板协同控制数据对应的各个先验异常标识；加载基础异常标签诊断网络，基础异常标签诊断网络为基于初始化权重参数对长短期记忆网络模型进行知识学习生成的异常标签诊断网络；基于知识域自适应性训练，通过网络知识学习数据序列对基础异常标签诊断网络的预测单元进行知识学习，得到异常分析网络；预测单元包括一个或多个多层感知机；依据异常分析网络进行异常节点定位，采用本技术方案生成了高性能的异常分析网络，从而能够实现后续异常节点定位准确、快速。

本发明授权基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字模型的换流站无人机巡航线路协同处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取网络知识学习数据序列，所述网络知识学习数据序列包括多个模板协同控制数据以及所述多个模板协同控制数据中各个模板协同控制数据对应的先验异常标识； 加载基础异常标签诊断网络，所述基础异常标签诊断网络为基于初始化权重参数对长短期记忆网络模型进行训练生成的异常标签诊断网络； 基于知识域自适应性训练，通过所述网络知识学习数据序列对所述基础异常标签诊断网络的预测单元进行训练，得到异常分析网络；所述预测单元包括一个或多个多层感知机； 依据所述异常分析网络进行异常节点定位； 所述基于知识域自适应性训练，通过所述网络知识学习数据序列对所述基础异常标签诊断网络的预测单元进行训练，得到异常分析网络，包括： 锁定所述基础异常标签诊断网络的知识域自适应性单元的结构参数信息，并初始化所述预测单元的结构参数信息，得到待定异常标签诊断网络；其中，所述知识域自适应性单元为所述基础异常标签诊断网络中除所述预测单元之外的所有结构单元组成的结构层组合； 依据所述网络知识学习数据序列对所述待定异常标签诊断网络进行训练，得到所述异常分析网络。

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中国南方电网有限责任公司超高压输电公司天生桥局，其通讯地址为：562400 贵州省黔西南布依族苗族自治州兴义市桔山办瑞金南路58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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