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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司经济技术研究院;江西腾达电力设计院有限公司申请的专利基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测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：CN119476592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411546451.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测方法是由胡杰;徐涛;陈青华;朱云;刘鸿熹;王雅婷设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力指标预测技术领域，具体涉及一种基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测方法。本发明首先获取每个杆塔在每种指标下状态参数的时序序列及每个杆塔的当前状态向量；然后获取每种指标的指标重要性、每个杆塔的状态波动系数及每个杆塔的每种指标的状态影响权重，进而在当前时刻下获取每个杆塔的每种指标的最终状态影响权重，从而结合当前状态向量，获取每个杆塔的预测状态向量。本发明通过分析杆塔多维指标下的状态参数的变化关联及历史波动，评估每个杆塔的每种指标的关注权重，从而调整卡尔曼滤波算法的输入，使得算法捕获对杆塔状态变化影响大的指标特征，进而提高对输电线路工程中每个杆塔状态的预测准确性。

本发明授权基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据分析的输电线路工程指标相互影响预测方法，其特征在于，所述方法包括： 在当前时刻下，获取预设历史时段内输电线路工程中每个杆塔在每种指标下状态参数的时序序列，及每个杆塔的当前状态向量；当前状态向量包括每种指标下的状态参数； 根据所有杆塔在不同指标之间的变化关联，获取每种指标的指标重要性，指标重要性为将第一参数与第二参数的差异作为分子并且将第三参数与第四参数的差异作为分母的分式比值；第一参数为所有杆塔的第一依赖参考值与第二依赖参考值的乘积的和值，第二参数为所有杆塔的第一依赖参考值的和值与所有杆塔的第二依赖参考值的和值的乘积，第三参数为所有杆塔的第二依赖参考值的平方和，第四参数为所有杆塔的第二依赖参考值的和平方；第一依赖参考值为状态转移矩阵中每行上所有元素的和值，第二依赖参考值为状态转移矩阵中每列上所有元素的和值；状态转移矩阵中每行及每列均对应一个指标，状态转移矩阵是基于卡尔曼滤波器和所有相邻采集时刻下的状态向量获取的； 根据每个杆塔在每种指标下的时序序列中状态参数的波动变化，获取每个杆塔的每种指标的波动评价参数；综合每个杆塔的所有指标的波动评价参数，获取每个杆塔的整体波动参数； 基于输电线路工程中杆塔的连接情况，获取输电线路工程中的杆塔排序序列；根据每个杆塔的整体波动参数构建波动序列，波动序列与杆塔排序序列的序列顺序相同；根据波动序列的变化情况，对杆塔排序序列进行划分，获取所有杆塔子序列； 根据每个杆塔的整体波动参数，相对每个杆塔所属杆塔子序列中所有杆塔的整体波动参数的偏离程度，获取每个杆塔的状态波动系数；偏离程度与状态波动系数正相关； 根据每个杆塔的每种指标下时序序列的波动变化，结合每个杆塔的状态波动系数及每种指标的指标重要性，获取每个杆塔的每种指标的状态影响权重；在当前时刻下，根据每个杆塔的每种指标的状态影响权重，及相同指标下每个杆塔的状态参数相对所有杆塔的状态参数的偏离情况，获取每个杆塔的每种指标的最终状态影响权重； 利用最终状态影响权重对对应杆塔的当前状态向量加权，将加权结果作为卡尔曼滤波器的输入，输出对应杆塔的下一采集时刻的预测状态向量； 杆塔子序列的获取方法包括：获取波动序列的一阶差分序列，若一阶差分序列中相邻两个序列元素异号，则将对应相邻两个序列元素的序号中的最大序号作为切分序号；将杆塔排序序列中切分序号对应序列元素作为每个杆塔子序列的序列右端点，将每个序列右端点的相邻下一序列元素作为下一杆塔子序列的序列左端点；基于每个杆塔子序列的序列右端点和序列左端点获取杆塔序列子段； 最终状态影响权重的获取方法包括：在相同指标下，根据每个杆塔的状态参数相对所有杆塔的状态参数的平均水平的偏差，获取每个杆塔的每种指标的波动权重；利用波动权重对对应状态影响权重加权，将加权结果作为每个杆塔的每种指标的最终状态影响权重。

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