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龙图腾网获悉广西壮族自治区防雷中心申请的专利基于人工智能的电力设备气象监测预警系统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：CN120507808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510592138.3，技术领域涉及：G01W1/02；该发明授权基于人工智能的电力设备气象监测预警系统是由罗红磊;曾鹏;周绍毅;李勇;伍丽泉;郭晓薇;李仲怡;赖雨曈设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电力设备气象监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的电力设备气象监测预警系统。基于人工智能的电力设备气象监测预警系统，包括：数据采集模块、数据预处理模块、时空特征融合模块、气象灾害预测模型，所述气象灾害预测模型采用深度强化学习框架，输入所述多维时空特征矩阵，输出未来预设时段内的气象灾害风险等级及关键参数预测值，包括风速、降水量、温度异常及热带气旋路径概率、动态预警阈值生成模块、预警决策模块和模型优化模块。本发明提供的基于人工智能的电力设备气象监测预警系统具有能够提升复杂地形区域的数据插补精度、能够实现台风路径、短时强风及覆冰风险的高精度预测、能够全面提升电力系统应对气象灾害的预警准确率与防御响应效率的优点。

本发明授权基于人工智能的电力设备气象监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电力设备气象监测预警系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，所述数据采集模块用于实时获取多源气象数据及电力设备运行数据； 数据预处理模块，所述数据预处理模块连接至所述数据采集模块，所述数据预处理模块用于对原始数据进行质量控制、缺失值插补及时空一致性修正，生成标准化气象数据集； 时空特征融合模块，所述时空特征融合模块基于卷积神经网络与图注意力网络，提取气象数据的空间关联特征及时间序列依赖性，并融合电力设备地理分布信息，构建多维时空特征矩阵； 气象灾害预测模型，所述气象灾害预测模型采用深度强化学习框架，输入所述多维时空特征矩阵，输出未来预设时段内的气象灾害风险等级及关键参数预测值，包括风速、降水量、温度异常及热带气旋路径概率； 动态预警阈值生成模块，所述动态预警阈值生成模块根据历史灾害数据及设备抗灾能力指标，自适应计算不同电力设备类型、区域位置及运行阶段的气象风险阈值； 预警决策模块，所述预警决策模块将预测结果与动态阈值进行对比，生成分级预警信号及防御策略建议，并通过三维GIS可视化平台实时推送至终端设备； 模型优化模块，所述模型优化模块基于在线学习机制，利用实时反馈的预警效果数据更新预测模型参数，提升系统迭代精度； 所述数据预处理模块的缺失值插补方法包括： 对于气象站点观测数据缺失部分，采用基于时空克里金插值算法，其插补值计算满足以下关系： 其中为目标位置在时间的插补值，和为空间与时间权重系数，通过半变异函数优化确定；表示时间梯度算子，用于捕捉气象要素的时序变化趋势；n为空间样本的数量；m为时间样本的数量，为时间处的气象要素观测值和为时间处的气象要素观测值。

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广西壮族自治区防雷中心，其通讯地址为：530022 广西壮族自治区南宁市青秀区民族大道81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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