买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏海宏电力工程顾问股份有限公司申请的专利基于智能算法的高压输电线路安全性评估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：CN120781203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510884486.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于智能算法的高压输电线路安全性评估方法是由万明玉;王敦东;刘平平;陆敏;裴成亮设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的高压输电线路安全性评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统安全技术领域，本发明公开了基于智能算法的高压输电线路安全性评估方法；通过多源数据采集与融合处理构建数据库，利用深度学习模型分析气象条件与覆冰形成机理的关联性并挖掘其演化规律，结合输电线路物理特性和地形地貌信息进行多场景仿真和敏感性分析，建立线路覆冰风险分区评估体系。该方法基于力学模型计算线路机械强度和覆冰厚度临界值，制定分级预警阈值标准，构建时序预测算法和风险传播模型实现智能预警，并通过防覆冰资源优化配置和除冰方案自适应生成形成防控策略。本发明有效提高了高压输电线路抵抗覆冰灾害的能力，增强了电网安全稳定运行水平。

本发明授权基于智能算法的高压输电线路安全性评估方法在权利要求书中公布了：1.基于智能算法的高压输电线路安全性评估方法，其特征在于，包括： 步骤1、对高压输电线路沿线气象参数、线路载荷状态和历史覆冰事件进行多源数据采集与融合处理，得到时空覆冰风险关联因素数据库； 步骤2、基于所述时空覆冰风险关联因素数据库构建深度学习模型，进行气象条件与覆冰形成机理的关联性分析和演化规律挖掘，得到覆冰生长动态预测模型，包括： 对所述时空覆冰风险关联因素数据库进行特征工程处理，得到覆冰关键影响因子集合； 基于所述覆冰关键影响因子集合构建循环神经网络和注意力机制相结合的深度学习架构，得到初始深度学习模型； 对所述初始深度学习模型进行参数调优和结构优化，得到优化后的深度学习模型； 利用所述优化后的深度学习模型分析气象条件与覆冰形成的多维相关性，得到覆冰形成机理关联网络； 基于所述覆冰形成机理关联网络挖掘覆冰生长的时序演化规律，构建覆冰生长动态预测模型； 步骤3、基于所述覆冰生长动态预测模型结合输电线路的物理特性和地形地貌信息，进行多场景仿真和敏感性分析，得到线路覆冰风险分区评估体系； 步骤4、基于所述线路覆冰风险分区评估体系进行线路机械强度计算和覆冰厚度临界值确定，得到分级预警阈值标准，包括： 对所述线路覆冰风险分区评估体系中各风险分区的输电线路建立力学模型，得到线路受力计算框架； 对所述线路受力计算框架进行不同覆冰厚度条件下的静态载荷分析，得到覆冰载荷应力分布； 基于所述覆冰载荷应力分布进行线路机械强度极限状态分析，得到临界覆冰厚度曲线； 对所述临界覆冰厚度曲线进行安全系数校正和分区适应性调整，得到区域化覆冰厚度临界值； 根据所述区域化覆冰厚度临界值设计预警等级划分规则，得到分级预警阈值标准； 所述对所述临界覆冰厚度曲线进行安全系数校正和分区适应性调整，得到区域化覆冰厚度临界值，包括： 对所述临界覆冰厚度曲线引入多级安全系数，得到安全裕度曲线族； 基于历史覆冰事故数据对所述安全裕度曲线族进行验证和校准，得到校正后的临界厚度曲线； 根据所述线路覆冰风险分区评估体系中的区域特性，对校正后的临界厚度曲线进行分区映射，得到分区临界值矩阵； 对所述分区临界值矩阵进行季节性和极端天气条件下的修正，得到动态调整系数表； 结合所述分区临界值矩阵和动态调整系数表，生成区域化覆冰厚度临界值； 步骤5、基于所述分级预警阈值标准结合采集的实时气象监测数据和电网运行状态，构建时序预测算法和风险传播模型，得到覆冰风险智能预警机制； 步骤6、基于所述覆冰风险智能预警机制进行防覆冰资源优化配置和除冰方案自适应生成，得到差异化防控策略与应急处置方案。

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江苏海宏电力工程顾问股份有限公司，其通讯地址为：214028 江苏省无锡市新区龙山路旺庄科技创业中心B栋8楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。