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龙图腾网获悉安徽继远软件有限公司;国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司申请的专利分布式智能配电网可靠性影响因素分析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：CN121257992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511825981.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权分布式智能配电网可靠性影响因素分析方法及系统是由席骏;李梦;陈佳;武斌;钱玉磊;常晶龙;汪鑫;管玉应;胡毅;周雅楠;恽璞园设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式智能配电网可靠性影响因素分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了分布式智能配电网可靠性影响因素分析方法及系统，涉及影响因素分析技术领域，包括以下步骤：获取目标区域配电网的运行状态，构建拓扑‑控制模式表；对关键设备进行不确定性标注，形成结构不确定性矩阵；将结构不确定性矩阵与节点运行数据耦合，建立可靠性模型，并计算各不确定结构单元计算对整体系统可靠性指标的敏感性，生成结构敏感性向量；将结构敏感性向量与实时运行数据结合，形成动态可靠性影响因子表通过构建拓扑‑控制模式表。本发明通过建立结构‑状态耦合可靠性模型，生成动态可靠性影响因子表，以解决现有技术中未能综合考虑拓扑变化与控制模式切换对系统可靠性影响、导致关键影响因素识别不准确的问题。

本发明授权分布式智能配电网可靠性影响因素分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.分布式智能配电网可靠性影响因素分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域配电网的运行状态，构建拓扑-控制模式表； 基于拓扑-控制模式表，对关键设备进行不确定性标注，形成结构不确定性矩阵，包括：基于拓扑-控制模式表，对每一电气节点及其关联控制单元进行结构行为解析，识别其中具备多状态特征或控制可切换属性的关键设备，形成结构单元集合，包括：基于拓扑-控制模式表中记录的节点、线路及控制单元的连通关系，建立节点与控制单元的关联映射模型；通过关联映射模型，分析各节点在不同运行状态下的连通特性与控制响应特性，识别具有状态切换或控制可迁移特征的设备集合；对识别出的设备集合进行结构特性判定，确定其中在运行拓扑或控制模式变化时可能引发系统结构重构的关键设备；基于关键设备的识别结果，提取其对应的连通路径及受控节点信息，形成结构单元集合； 基于结构单元集合中各单元的运行稳定性与控制特征，对关键设备进行不确定性标注，得到包含不确定性属性的拓扑结构；基于所述拓扑结构中节点间的电气连通关系与控制依赖关系，传播关键设备的不确定性标注信息，获得结构层与控制层间的耦合影响关系；基于耦合影响关系对关键设备及其关联单元进行矩阵化整理，形成用于表征系统结构不确定性分布特征的结构不确定性矩阵； 将结构不确定性矩阵中的结构单元不确定性权重与对应节点的运行数据按时间标签进行对齐，并据此计算系统级可靠性指标，建立结构-状态耦合可靠性模型，包括：基于结构不确定性矩阵，将矩阵中各结构单元的不确定性权重与拓扑-控制模式表中的节点标识进行映射，得到结构层与状态层的对应关系；基于对应关系，提取节点运行数据，并按时间同步标签将运行数据与对应结构单元的不确定性权重对齐，确保数据时空一致性；在时间对齐的基础上，结合结构单元的不确定性权重与节点运行数据的波动特征，计算节点瞬时失效概率，再以节点间连通关系为约束，建立节点失效概率与拓扑状态的联合分布模型；将联合分布模型与控制单元的动作状态向量进行联合映射，得到结构-控制-状态三层关联矩阵；对关联矩阵进行边缘化处理，提取系统在动态结构状态下的综合失效概率分布，再引入系统路径约束条件，计算系统级可靠性指标；将上述系统级可靠性指标与时间序列运行数据持续迭代更新，形成动态结构-状态耦合可靠性模型； 并计算各不确定结构单元计算对整体系统可靠性指标的敏感性，生成结构敏感性向量，包括：基于结构-状态耦合可靠性模型，对每个结构单元施加微小扰动，保持控制模式与节点运行数据同步更新，得到扰动前后的系统可靠性指标差值；计算所述可靠性指标差值与对应结构单元扰动幅度的比值，作为该结构单元的初始敏感性；基于拓扑-控制模式表中的电气连通关系与控制依赖链，将初始敏感性沿节点间的物理连接路径和控制传递路径进行传播修正；对传播修正后的敏感性结果进行归一化处理，生成结构敏感性向量；所述结构敏感性向量，用于表征各不确定结构单元对系统级可靠性指标的动态影响强度； 将结构敏感性向量与实时运行数据结合，形成动态可靠性影响因子表。

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