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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合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：CN119830198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411721711.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法是由李洵;龙玉江;甘润东;舒彧;汤杰;陈卿;周洋;苏杨设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法，涉及电力设备技术领域，包括利用激光雷达和相机获取输变电设备数据并进行标定，得到标定后的输变电设备数据；利用目标检测器对所述标定后的输变电设备数据进行目标检测，得到检测结果；基于所述检测结果进行数据融合，得到观测集；将所述观测集输入BiLSTM网络中进行输变电设备状态分类并对所述BiLSTM网络进行优化，得到输变电设备的状态评估结果。本发明采用多角度联合校准技术，分别应用YOLOv8目标检测器对激光和视觉数据进行图像分类，并采用双向长短期记忆BiLSTM模型对检测到的目标进行质量评估，并使用Adam优化器进行超参数优化，提高了质量检测的准确率。

本发明授权一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向输变电设备数字孪生的数据多尺度融合方法，其特征在于：包括： 利用激光雷达和相机获取输变电设备数据并进行标定，得到标定后的输变电设备数据； 利用目标检测器对所述标定后的输变电设备数据进行目标检测，得到检测结果； 基于所述检测结果进行数据融合，得到观测集； 将所述观测集输入BiLSTM网络中进行输变电设备状态分类并对所述BiLSTM网络进行优化，得到输变电设备的状态评估结果； 基于所述检测结果进行数据融合，得到观测集包括以下步骤： 获取所述激光雷达的检测结果中物体的空间速度和位置，获取所述相机的检测结果中的方位角信息和物体分类； 利用物体的空间速度、位置、方位角信息以及物体分类进行最大后验估计评估，得到最佳聚变方位角，具体公式如下： 其中，θf为最佳聚变方位角； 利用所述最佳聚变方位角进行计算，得到目标测量数据，具体公式如下： 其中，zm为目标测量数据；为雷达点；为图像测量； 基于所述目标测量数据和所述物体分类生成观测集，具体公式如下： 其中，zk为观测集； 所述BiLSTM网络是由两个不同的LSTM网络组成，包括正向的IP序列和反向的输入序列； 所述BiLSTM网络的隐藏层HL和输出在相反方面是相似的，具体公式如下： fot＝σWExfoxt+WEhfoht-1+WEgfomt-1+defo int＝σWExinxt+WEhinht-1+WEginmt-1+dein out＝σWExouxt+WEhouht-1+WEgoumt-1+deou M′t＝tanhWExmxt+WExh+deg Mt＝fot·mt-1+int·M′t ht＝out·tanhMt 其中，WE*为加权矩阵；b*为3个门控机制的偏差和IP变换器；tanh为激活函数；fot为遗忘门；M′t为从xt和ht-1获得的新数据M′t；int为IP门选择将数据整合到系统存储器中；out为结果门选择将存储器中的数据过滤后输出。

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