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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司;北京电力经济技术研究院有限公司;浙江大学申请的专利薄弱环节确定方法、装置和非易失性存储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：CN118504463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410701849.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权薄弱环节确定方法、装置和非易失性存储介质是由李瑛;顾靖达;万灿;鞠力;张璞;张晓晨;宫一玉;宋宝同;滕苏郸;邓瑞龙;王方敏;王晓冰;赵泽良;席嫣娜;李慧;朱康龙;王子越;胡学俊;李昀熠设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本薄弱环节确定方法、装置和非易失性存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种薄弱环节确定方法、装置和非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取配电网中节点的位置信息和配电网所在区域的风力信息；根据风力信息和配电网中节点的位置信息，构建配电网中节点对应的故障率模型，其中，故障率模型为预测由风力因素导致配电网故障概率的模型；构建配电网中节点对应的供电模型；基于配电网中节点对应的供电模型和故障率模型，确定配电网中节点对应的薄弱程度；基于配电网中节点对应的薄弱程度，确定配电网的薄弱环节。本发明解决了未考虑配电网薄弱环节导致风力因素对配电网的运行造成影响的技术问题。

本发明授权薄弱环节确定方法、装置和非易失性存储介质在权利要求书中公布了：1.一种薄弱环节确定方法，其特征在于，包括： 获取配电网中节点的位置信息和所述配电网所在区域的风力信息； 根据所述风力信息和所述配电网中节点的位置信息，构建所述配电网中节点对应的故障率模型，其中，所述故障率模型为预测风力因素导致所述配电网故障的概率的模型； 构建所述配电网中节点对应的供电模型； 基于所述配电网中节点对应的供电模型和所述故障率模型，确定所述配电网中节点对应的薄弱程度； 基于所述配电网中节点对应的薄弱程度，确定所述配电网的薄弱环节； 其中，在所述配电网中节点对应的供电模型包括风电机组供电模型的情况下，还包括：根据所述风力信息和所述配电网中节点的位置信息，构建所述配电网中节点对应的风力变化模型；根据所述配电网中节点对应的风力变化模型和所述配电网中节点对应的风电机组的运行信息，确定所述配电网中节点对应的风电机组供电模型； 其中，所述配电网中节点对应的供电模型包括以下至少之一：风电机组供电模型、电动汽车反向供电模型、储能设备供电模型、燃气轮机供电模型； 其中，所述风力变化模型为有效历灾风速变化模型，所述有效历灾风速变化模型为： ，， 其中，为配电网线路中心位置判断参数，为0-1变量，用以判断线路中心点在时刻相较于最大风速半径点位置，为至的距离，为配电网线路的中心位置，为当前时刻台风的中心位置，为最大风速半径，为线路与风向夹角，为线路在时刻的有效历灾风速，为强度衰减系数，为最大风速半径处风速；线路历灾故障率与线路历灾风速比之间的关系为，其中，为所述线路历灾故障率，和为线路历灾经验参数，为所述线路历灾风速比，为线路设计风速； 其中，所述基于所述配电网中节点对应的供电模型和所述故障率模型，确定所述配电网中节点对应的薄弱程度，包括：获取多个负荷类型各自对应的权重；基于所述多个负荷类型各自对应的权重，根据所述配电网中节点对应的负荷类型，确定所述配电网中节点对应的总负荷；根据所述配电网中节点对应的总负荷和所述配电网中节点对应的供电模型，确定所述配电网中节点对应的负荷损失；根据所述配电网中节点对应的负荷损失和所述配电网中节点对应的故障率模型，确定所述配电网中节点对应的薄弱程度，其中，所述配电网中节点对应的负荷损失为其中，表示节点加权负荷损失量，表示正常运行情况下节点负荷所需功率，表示节点上级节点传输功率，表示节点向下级节点输送功率，为当前历灾风速下风电机组有功出力，表示节点电动汽车历灾反向供能功率，表示储能历灾放电功率，表示燃气轮机历灾有功出力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网北京市电力公司;国家电网有限公司;北京电力经济技术研究院有限公司;浙江大学，其通讯地址为：100031 北京市西城区前门西大街41号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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