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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司慈溪市供电公司申请的专利基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统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：CN121347992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511916953.7，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质是由何锡姣;何整杰;李宏雯;沈科炬;翁张力;陆晓红;杨凯文;张思;王灿;李钟煦;徐腾宇;高寒;陈松青;吴靖璐;庄琪;胡裕杭;童宇轩设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质，涉及电力系统管理技术领域，方法包括：当目标台区的总线损率超过预设线损阈值时，向目标台区的总表、断路器以及用户电表下发激励序列，得到分别对应的瞬态响应数据，进而构建目标台区的动态拓扑图；再结合图神经网络和注意力机制优化拓扑结构并检测异常连接点。据此确定下游关联用户电表，并基于其负荷数据计算用电异常分数。向分数最高的电表注入陡前沿行波信号，获取反射特征参数。利用DoubleDQN强化学习算法迭代分析，确定故障点、线损原因类型及置信度，实现高效精准的线损原因定位与分析。本发明实现了对线损原因的高效、精准排查。

本发明授权基于人工智能的线损原因分析及定位方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的线损原因分析及定位方法，其特征在于，包括： 当目标台区的总线损率超过预设线损阈值时，向所述目标台区的总表、断路器以及用户电表下发激励序列，得到所述总表、所述断路器以及所述用户电表分别对应的瞬态响应数据； 根据所述总表、所述断路器以及所述用户电表分别对应的所述瞬态响应数据，构建所述目标台区的动态拓扑图； 根据所述动态拓扑图，结合图神经网络和注意力机制，进行拓扑结构的动态优化和异常检测，确定异常连接点； 根据所述异常连接点的位置信息，确定所述异常连接点的下游的关联用户电表； 根据每个所述关联用户电表在预设时间段内的负荷数据，确定每个所述关联用户电表的用电异常分数； 向所述用电异常分数最高的所述关联用户电表注入陡前沿行波信号，得到所述关联用户电表的反射峰时间差、反射系数以及衰减梯度； 根据所述反射峰时间差、所述反射系数以及所述衰减梯度，通过DoubleDQN强化学习算法迭代反射路径，得到所述目标台区的故障点和所述故障点的线损原因类型以及所述线损原因类型对应的置信度。

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浙江省电力有限公司慈溪市供电公司，其通讯地址为：315399 浙江省宁波市慈溪市古塘街道三北大街238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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