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龙图腾网获悉兴颖能源技术有限公司申请的专利基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法及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：CN121304140B 。

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：202511810851.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法及系统是由王进;陈宇恒;刘云鹤;贾永胜;安伟义;魏佳伟;闫喜刚设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法及系统，涉及输电线路故障诊断运维调度技术领域，包括：获取电气量数据、设备运行状态数据、环网拓扑与时序数据等数据，提取相关数据构建高风险设备区域以及可视化高风险区域热力图，结合电气量数据构建可视化风险分级图，同时结合卷积神经网络‑长短期记忆网络混合模型构建智能识别存储网络与故障类型分类识别模型，通过联网学习与注意力机制对模型进行优化，结合运维管理系统自主分配检修团队与资源，进而实现自主优化、闭环运行，本发明实现了从故障感知、智能决策与高效响应的全流程覆盖，显著缩短了线路故障发生后的反应时间，并全面增强了电网系统的故障处置与运行维护能力。

本发明授权基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于联网学习的输电线路故障诊断与运维调度方法，其特征在于，包括： 获取输电线路环网对应的电气量数据、设备运行状态数据、运维管理系统、环网拓扑与时序数据及历史故障数据与告警日志数据； 根据电气量数据中PMU相量数据，获取电网故障动态特征，根据电网故障动态特征、设备运行状态数据和环网拓扑与时序数据，建立高风险设备区域； 根据电气量数据中的GIS地图与PMU相量数据的时空特征结合高风险设备区域生成可视化高风险区域热力图； 根据PMU相量数据与可视化高风险区域热力图建立分级指标，并建立可视化风险分级图； 根据可视化风险分级图、环网拓扑与时序数据与卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型建立智能识别存储网络； 根据历史故障数据与告警日志数据结合卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型建立故障类型分类识别模型； 根据智能识别存储网络与故障类型分类识别模型的输出结果以及运维管理系统，自主分配检修团队与资源； 以智能识别存储网络与故障类型分类识别模型为本地节点，提取智能识别存储网络与故障类型分类识别模型的模型参数，分别标记为本地网络参数与本地识别参数，并上传至中央服务器； 根据注意力机制，融合本地网络参数与本地识别参数，根据全局卷积神经网络-长短期记忆网络混合模型建立对应的全局模型，根据中央服务器数据对本地节点进行更新。

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