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龙图腾网获悉广东怡信电力工程有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测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：CN121117739B 。

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：202511665963.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测方法是由张龙;吴敏生;叶国炜;蒲应滨;陈树佳;林杰煌;杨俊杰;陈前志;刘建清;梁智辉;欧健东;吕伟杰;吴冠荣设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测方法，涉及电力过电压预测技术领域，本方法包括采集电力节点的多源实时数据后预处理得到时间序列数据；对时间序列数据中分别提取时域特征、频域特征和时空特征以得到特征向量并输入至训练好的预测模型，预测模型输出每个电力节点在未来时刻内的电压预测值和过电压概率，计算每个电力节点的异常分数以确定为异常电力节点，计算异常电力节点在不同纹波频率下的纹波能量和能量传播路径，将纹波能量超出能量阈值的异常电力节点确定为预警电力节点，根据波纹频率预测预警电力节点的过电压原因。本发明实现高精度过电压预测和实时异常节点识别，能够显著提升电力系统的安全监控和应急决策能力。

本发明授权一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的电力系统过电压预测方法，其特征在于，包括： 步骤A：从电力系统中获取电网拓扑结构和历史过电压数据，采集电网拓扑结构中每个电力节点的多源实时数据，对多源实时数据进行预处理以得到每个电力节点的多个时间窗口的时间序列数据； 步骤B：对每个电力节点的每个时间窗口的时间序列数据中分别提取时域特征、频域特征和时空特征以得到特征向量，将每个电力节点的多个时间窗口的特征向量整合为时间向量序列数据； 步骤C：将每个电力节点的时间向量序列数据输入至训练好的预测模型，预测模型输出每个电力节点在未来时刻内的电压预测值和过电压概率； 步骤D：基于实时电压、历史过电压数据和预测模型输出的每一个电力节点在未来时刻内的电压预测值，计算每个电力节点的异常分数，将异常分数大于分数阈值且过电压概率大于过电压阈值的电力节点确定为异常电力节点； 步骤E：根据步骤A预处理后的时间序列数据计算异常电力节点在不同纹波频率下的纹波能量和能量传播路径，将纹波能量大于能量阈值的异常电力节点确定为预警电力节点，根据波纹频率预测预警电力节点的过电压原因，根据能量传播路径确定以预警电力节点为源点的过电压传播所途经的其他异常电力节点。

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