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龙图腾网获悉国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法、设备及介质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：CN121030477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511563939.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法、设备及介质是由王洋;马红祥;张永伍;贺春;袁中琛;张宇;李振斌;杨畅;李大勇;赵玉新;黄家凯;黄潇潇;赵若阳设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法、设备及介质，涉及输电线路故障原因辨识技术领域，该方法包括：获取当前输电线路的故障录波图像、实时天气信息与时间信息；将上述多模态数据输入经联合损失函数优化构建的故障原因辨识模型中，得到最终的故障原因；其中，故障原因辨识模型通过多源特征融合与损失函数协同训练得到；该辨识方法可以提高输电线路故障分析结果的准确性，提升应对复杂电网场景的故障识别能力。

本发明授权基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息的输电线路故障原因辨识方法，其特征在于，包括： 获取当前的故障录波图像、天气信息和时间信息；将所述故障录波图像、天气信息和时间信息输入至故障原因辨识模型，得到最终的故障原因；其中，所述故障原因辨识模型利用设定的损失函数优化得到； 所述损失函数的获取方法包括如下步骤： 提取训练故障录波图像、训练天气信息和训练时间信息中的特征信息，得到训练故障录波特征、训练天气特征和训练时间特征； 基于所述训练故障录波特征、训练天气特征和训练时间特征，计算得到训练多模态融合特征； 计算与所述训练多模态融合特征、训练故障录波特征、训练天气特征和训练时间特征一一对应的损失值，以计算得到最终的所述损失函数； 基于所述训练故障录波特征、训练天气特征和训练时间特征，计算得到训练多模态融合特征，包括： 提取所述训练故障录波特征的最后一维向量，作为所述训练故障录波特征的录波融合特征；提取所述训练天气特征的类别令牌向量，作为所述训练天气特征的天气融合特征；提取所述训练时间特征的类别令牌向量，作为所述训练时间特征的时间融合特征； 将所述录波融合特征、天气融合特征和时间融合特征对齐后，通过双向加法融合得到初步融合特征；对所述初步融合特征进行卷积采样以及加权融合处理，得到训练多模态融合特征； 计算与所述训练多模态融合特征、训练故障录波特征、训练天气特征和训练时间特征一一对应的损失值，以计算得到最终的所述损失函数，包括： 获取录波融合特征、天气融合特征、时间融合特征和训练多模态融合特征，并通过多层感知机将所述录波融合特征、天气融合特征、时间融合特征和训练多模态融合特征映射为多类故障的预测概率，通过交叉熵损失函数分别计算得到对应于所述录波融合特征、天气融合特征、时间融合特征和训练多模态融合特征的损失值； 根据与所述录波融合特征、天气融合特征、时间融合特征和训练多模态融合特征对应的损失值，计算所述损失函数。

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