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龙图腾网获悉南方电网数字电网科技(广东)有限公司申请的专利电力终端互联通信模型的构建方法、设备、介质及程序产品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：CN119865431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411903039.4，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权电力终端互联通信模型的构建方法、设备、介质及程序产品是由杨晨;罗嘉林;杨康萍;杨宇轩;熊艳芹设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力终端互联通信模型的构建方法、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力终端互联通信模型的构建方法、设备、介质及程序产品。该方法包括：获取电力系统中多个电力终端的终端运行数据，并确定所述终端运行数据中的运行特征数据，根据运行特征数据对所述终端运行数据进行分类，得到多个初始数据集合；根据多个初始数据集合中所述电力终端数据之间的数据相似度确定多个目标数据集合，并确定多个所述目标数据集合对应的目标关联矩阵，根据所述目标关联矩阵确定所述目标数据集合对应的数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度；根据所述数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度构建数据通信模型，提升了电力系统的运行效率、稳定性和响应速度，增强了整体通信网络的可靠性和智能化水平。

本发明授权电力终端互联通信模型的构建方法、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种电力终端互联通信模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取电力系统中多个电力终端的终端运行数据，并确定所述终端运行数据中的运行特征数据，根据所述运行特征数据对所述终端运行数据进行分类，得到多个初始数据集合；其中，所述运行特征数据包括电压波动数据和电能损耗数据； 根据多个所述初始数据集合中所述电力终端数据之间的数据相似度确定多个目标数据集合，并确定多个所述目标数据集合对应的目标关联矩阵，根据所述目标关联矩阵确定所述目标数据集合对应的数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度； 根据所述数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度构建数据通信模型；其中，所述数据通信模型为用于仿真多个所述电力终端之间的互联通信数据的数字模型； 其中，所述终端运行数据至少包括运行电压数据；所述确定所述终端运行数据中的运行特征数据，所述根据所述运行特征数据对所述终端运行数据进行分类，得到多个初始数据集合，包括： 确定多个所述电力终端的运行电压数据与额定电压之间的电压偏差值，根据所述电压偏差值超出预设偏差阈值的所述电力终端确定为异常终端，基于所述异常终端对应的所述终端运行数据构建参考数据集； 获取所述异常终端的负荷率数据，并通过最小二乘法拟合多个异常终端的所述负荷率数据，获得电能损耗分布曲线； 通过对所述电能损耗分布曲线进行积分运算，获得多个所述异常终端内的电能损耗累积值，根据所述电能损耗累积值将所述参考数据集合划分为多个初始数据集合； 所述根据所述数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度构建数据通信模型，包括： 根据所述数据类别在所述电力系统的通信网络中的重要程度构建数据类别重要程度矩阵，针对数据类别重要程度矩阵，采用欧式距离度量计算相邻的所述数据类别间的连接强度值，通过对连接强度值除以最大通信带宽得到归一化连接度矩阵； 根据所述归一化连接度矩阵采用对称正则化拉普拉斯矩阵的谱聚类方法对所述数据类别进行聚类，得到目标数据簇，确定所述目标数据簇内的所述数据类别间的曼哈顿距离，根据所述曼哈顿距离确定所述数据类别间的空间向量差值； 根据所述空间向量差值和所述数据类别间的通信频率确定所述数据类别的数据传输总量，通过从所述数据传输总量、所述空间向量差值与高斯过程回归器确定每个所述数据类别的初始重要程度得分； 确定所述数据类别间的数据传输延时，根据所述数据传输延时确定通信带宽值，根据所述初始重要程度得分和所述通信带宽值确定所述数据类别的通信时序得分，根据所述数据类别的通信时序得分构建数据通信模型。

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