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龙图腾网获悉湖北华中电力科技开发有限责任公司申请的专利一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法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：CN120066768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510103836.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法是由刘焱;李莹玉;俞亮;许瀚;朱锐;沈科同;陈剑;吴传强;夏远清设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法在说明书摘要公布了：一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法，包括：将执行巡检任务的无人机与附近的边缘服务器和地面基站组成联邦学习系统；无人机向地面基站上传边缘服务器参数；地面基站根据边缘服务器参数计算每个边缘服务器的最佳计算负载；地面基站计算得出无人机最适合传输的边缘服务器作为最佳边缘服务器传输节点并广播给无人机，无人机根据最佳边缘服务器传输节点和最佳计算负载向边缘服务器发送数据；地面基站向边缘服务器广播初始的模型参数开始新一轮的联邦学习模型训练；地面基站判断模型训练是否达到最佳模型协调轮数，如果达到则停止全局模型训练。本发明通过合理调度无人机的任务分配，降低系统的通信总成本，提高电力系统的运行效率和巡检质量。

本发明授权一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：将执行巡检任务的无人机与附近的边缘服务器和地面基站共同组成一个联邦学习系统； S2：各个无人机向地面基站上传边缘服务器参数； S3：地面基站根据无人机上传的边缘服务器参数，计算每个边缘服务器的最佳计算负载； S4：地面基站计算得出各无人机最适合传输的边缘服务器作为最佳边缘服务器传输节点，并广播给各无人机，无人机根据所得到的最佳边缘服务器传输节点和最佳计算负载向边缘服务器发送数据； S5：地面基站向各边缘服务器广播初始的模型参数，开始新一轮的联邦学习模型训练，无人机收到广播的全局模型后，从存储器加载本轮训练所需的数据样本，采用梯度下降算法更新本地模型，并将更新后的本地模型上传至地面基站进行加权聚合处理； S6：地面基站判断模型训练是否达到最佳模型协调轮数，如果达到则停止全局模型训练，如果没有达到，则将聚合后的模型参数继续广播给参与联邦学习训练的边缘服务器，开始新一轮的模型训练； 步骤S3具体包括： 设定一个经验映射函数来表示边缘服务器参数与计算负载之间的关系： ； 其中表示边缘服务器k的计算负载，r表示收敛性要求，上述式子说明在进行联邦学习模型训练时，给定数据类型、收敛性要求和相关的参数，，与计算负载之间的关系，其中表示边缘服务器k的数据集大小，表示边缘服务器k在每一轮进行模型训练时候的迭代次数，则表示边缘服务器k在每次模型训练时所使用的数据集大小； 最佳计算负载的资源分配方案的问题表述为如下形式： ； 其中，表示的是边缘计算系统中每个边缘服务器的平均资源利用率，n代表的是与数据样本数量相关的向量，表示各个边缘服务器所支持的最大计算负载；表示所有参与联邦学习的边缘服务器的集合，并且在此假定始终有，且，其中表示边缘服务器能接收处理样本数据的最大数量大小； 通过计算获得每个的最优结果，记为；接着检查每个是否满足，这两个约束条件，若不满足，则调整以满足约束条件； 然后使用梯度下降算法更新： ； 其中表示更新迭代次数，表示步长大小； 直到满足下列条件之一，则停止迭代： 1目标函数的变化小于预设的阈值； 2达到最大迭代次数； 由此得到，代表在给定的模型收敛要求和边缘服务器k的计算资源限制下，使得边缘服务器k的计算资源利用率达到最优权衡的数据样本大小； 所述无人机作为联邦学习的参与客户端，用于将对电网进行巡检过程当中得到的相关数据信息传输给边缘服务器进行局部模型训练处理；所述地面基站作为中央服务器，用于将初始的模型参数广播给各个边缘服务器，并聚合各个边缘服务器完成局部模型训练后上传的模型参数；所述边缘服务器，用于将无人机巡检提供的相关数据信息用以进行局部模型训练，且将局部模型训练的结果上传至地面基站进行模型更新处理，以此得到新的模型参数，并将新的模型参数发送给各边缘服务器； 所述边缘服务器参数包括边缘服务器k的数据类型、数据集大小、局部模型训练轮数、每轮训练所需的数据量的大小和位置坐标。

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