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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司武汉供电公司申请的专利一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理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：CN121284607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511843738.9，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理方法是由刘海波;吴杨;陈曦;杨苇菁;鲁非;熊瑞屏;丰金浩;顾显俊;易成;王婷玉;龙嘉杰;李佳月设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理方法，属于电网内外网协同数据处理技术领域；用于解决现有方案中电力专网中无人装备协同时内网与外网的数据交互效率和质量不佳‌的技术问题；采集无人机与无人车的任务指令、历史电磁环境数据及实时工况参数并处理，通过预构建的意图‑电磁耦合预测模型进行数据分析，输出初步预测结果以及抗干扰资源预留量；基于输出的预测结果进行无人机‑无人车的协同资源块划分，优化信道与带宽分配并输出均衡策略；利用均衡策略动态切换认知无线电的工作模式，并结合意图相似度聚类实现重复数据请求的智能合并；分析预测结果与无人装备实际交互行为，并动态实施资源重分配。

本发明授权一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理方法在权利要求书中公布了：1.一种电力专网无人装备协同内网与外网数据交互处理方法，其特征在于，包括： 采集无人机与无人车的任务指令、历史电磁环境数据及实时工况参数并处理，将处理的多源数据通过预构建的意图-电磁耦合预测模型进行数据分析，输出初步预测结果以及抗干扰资源预留量； 其中，预构建的意图-电磁耦合预测模型，模型结构包含输入层、胶囊层和输出层； 输入层：拼接512维的任务意图特征、32维的电磁环境特征、8维的实时工况参数，形成552维输入向量； 胶囊层：包含初级胶囊和高级胶囊；初级胶囊包含32个胶囊，每个胶囊8维向量；高级胶囊包含16个胶囊，每个胶囊16维向量；通过动态路由迭代更新耦合系数时，初始化耦合系数，为初级胶囊索引，为高级胶囊索引； 迭代路由3次，包含计算预测向量，为权重矩阵，为初级胶囊输出； 更新耦合系数，为高级胶囊输出；为初级胶囊对高级胶囊的预测向量； 归一化耦合系数； 计算高级胶囊输入，通过激活函数计算获取高级胶囊输出：；其中，为L2范数； 输出层：高级胶囊通过全连接层映射为数据需求类型、时空窗口、抗干扰等级； 进行训练时，训练的数据集包含10万条异构无人装备的任务样本，且含20%强干扰场景； 损失函数为：，为边际损失，惩罚错误分类； 优化器为AdamW，学习率1e−4，权重衰减1e−5，训练轮次50轮，每轮随机采样2000个异构装备任务样本； 将训练好的模型标记为意图-电磁耦合预测模型； 对预测结果中的信噪比、频谱占用率、干扰波动系数进行计算，获取备选资源块的质量因子，保留大于等于质量阈值的质量因子对应的备选资源块，并将其标记更新为协同资源块； 基于输出的预测结果进行无人机-无人车的协同资源块划分，将协同资源块结合领导者-跟随者策略优化信道与带宽分配，并输出均衡策略； 其中，基于质量因子求解最优资源分配策略时，领导者基于协同资源块质量因子的选择策略，选择质量因子最高的信道作为目标信道； 以及，遍历带宽分配比例，通过领导者收益函数计算最优； 进行接入时机选择时，在领导者未占用的时隙中，将质量因子最高的时隙标记为最优时隙并接入； 进行功率控制时，通过计算获取最优功率； 重复上述策略，直至领导者与跟随者策略不再变化，并输出均衡策略，将均衡策略发送至电力外网，并同步传输至无人机和无人车； 根据输出的均衡策略，动态切换认知无线电的工作模式，并结合意图相似度聚类实现重复数据请求的智能合并，并实施反馈调整机制； 将预测结果与无人装备实际交互行为对应的偏差度和电磁环境突变指数联立分析，利用分析结果动态启动多目标粒子群优化的资源重分配。

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