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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于BILSTM-MDN的传输线路动态热定值概率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：CN115577845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211284963.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于BILSTM-MDN的传输线路动态热定值概率预测方法是由孙辉;卢雪立;高正男;胡姝博;金田;窦亚楠;朱宝航设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BILSTM-MDN的传输线路动态热定值概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BILSTM‑MDN的传输线路动态热定值概率预测方法，属于电力系统线路运行状态评估领域。首先，对传输线周围环境数据和DTR序列数据进行归一化处理，并计算其自相关系数。其次，将数据按照共同输入长度生成滑窗特征和标签，滚动生成滑窗数据集，并划分训练集和预测集。第三，搭建BILSTM‑MDN神经网络，设定超参数后，输入训练集进行学习，调整超参数直至误差达到最小。最后，通过预测集对模型的预测准确度进行评估，并得到最终的预测结果和预测误差。本发明将MDN的前置网络替换为BILSTM，结合BILSTM的时序特征提取能力和MDN输出概率密度的能力，从而可以对DTR进行精确的概率预测，并能够减少环节间的人为因素的影响。

本发明授权一种基于BILSTM-MDN的传输线路动态热定值概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BILSTM-MDN的传输线路动态热定值概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选取一段传输线，对传输线周围环境数据和DTR序列数据进行归一化处理，其值域范围为[0,1]，其中，环境数据包含风速序列、风向序列、环境温度序列以及太阳辐照序列； 步骤2：分别计算风速序列、风向序列、环境温度序列、太阳辐照序列以及DTR序列的自相关系数；取自相关系数第一次小于0.6的时间点之前的序列的长度作为该序列的输入长度，并选取所有输入长度中最大的一个作为所有序列的共同输入长度M； 步骤3：将数据按照步骤2计算出的共同输入长度生成滑窗特征和标签；当计算得到的输入长度为M时，将数据集中风速序列、风向序列、环境温度序列、太阳辐照序列以及DTR序列的第1到第M行作为输入数据矩阵，而DTR数据的第M+1个作为目标数据，并滚动生成滑窗数据集；将滚动生成的滑窗数据集分为训练部分和预测部分，训练部分用于模型的参数学习，预测部分用于对训练结果进行检验和评估； 步骤4：搭建BILSTM-MDN神经网络，设定超参数后，输入滑窗数据集的训练部分进行学习从而得到训练部分误差，再调整超参数直至误差达到最小；将传统的MDN的前置网络替换为BILSTM，结合BILSTM的时序特征提取能力和MDN输出概率密度的能力，对DTR进行精确的概率预测； 步骤5：保存训练好的模型，通过步骤3中分出的预测部分数据对模型的预测准确度进行评估，并得到最终的预测结果和预测误差；通过BILSTM-MDN预测出概率密度后，通过积分计算其置信区间；计算出其置信区间之后，对预测的准确性进行评估。

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