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龙图腾网获悉克拉玛依派特罗尔能源服务有限公司;新疆派特罗尔能源服务股份有限公司申请的专利一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控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：CN120087566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510570265.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控方法及系统是由周排部;彭振峰;胡居新;陈克龙;王超群设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控方法及系统，涉及输电线路管控技术领域，包括：通过整合多源数据，构建历史环境－电气耦合特征矩阵，利用长短时记忆网络提取时序特征，结合卷积神经网络捕获空间分布规律，建立动态线损预测模型以模拟不同环境场景下的最小线损值。通过孤立森林算法检测异常时段，结合Pearson相关性分析与SHAP值解析筛选关键致损因子，动态生成降损策略优先级事件并执行，利用误差反向传播与强化学习优化模型参数。最终基于优化模型生成典型环境场景降损案例库，并通过数字孪生技术模拟极端条件下的策略有效性，形成可复用的决策规则集，从而提升输电线路运行效率与供电可靠性。

本发明授权一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于配电数据反馈的输电线路智能管控方法，其特征在于，包括： S1.获取每一个待分析输电线路的线路历史运行参数，之后获取每一个待分析输电线路所在区域的历史气象数据、历史地理数据及历史人文数据，并与线路历史运行参数进行时空对齐，构建历史环境－电气耦合特征矩阵； S2.利用长短时记忆网络提取历史环境－电气耦合特征矩阵中的历史环境时序特征，结合卷积神经网络捕获空间分布规律，建立动态线损预测模型，并获取动态线损预测模型输出的不同环境场景下的最小线损值； S3.获取历史实际线损值并与动态线损预测模型输出的不同环境场景下的最小线损值进行差值对比，并根据差值对比结果，判断是否触发孤立森林算法检测环境参数异常时段，之后通过Pearson相关性分析筛选关键致损因子； S4.获取环境预测数据和线路实时运行参数，并结合关键致损因子和动态线损预测模型，动态生成降损策略优先级事件； S5.执行降损策略优先级事件，并获取执行后的实际线损数据，同步将实际线损数据与动态线损预测模型输出的预测线损数据进行误差反向传播，利用强化学习算法优化动态线损预测模型； S6.基于优化后的动态线损预测模型，生成典型环境场景降损案例库，并通过数字孪生技术模拟极端条件下的策略有效性，形成可复用的决策规则集。

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