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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利低压配电网变动风险研判与智能化的预警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：CN120494472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510345056.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权低压配电网变动风险研判与智能化的预警方法及系统是由林轩安;张庆伟;杜雪;曹俊;邹文强;刘俊橙;王雯婷;董伟;郭天昀;王斌设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本低压配电网变动风险研判与智能化的预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了低压配电网变动风险研判与智能化的预警方法及系统，涉及电力系统智能预警技术领域，包括通过时空卷积神经网络对电网运行数据和环境数据进行融合分析，生成电网运行状态与环境风险的关联特征矩阵；利用物理信息动态图注意力网络对电网拓扑结构进行动态建模，提取动态风险传播路径；结合动态风险传播路径，采用贝叶斯网络计算电网各节点的故障概率分布；通过强化学习算法优化预警策略，生成最优预警方案；运用多目标优化算法对抢修资源进行调度，生成抢修资源调度方案。本发明的有益效果为显著提升故障预警的准确性和抢修效率，为低压配电网的智能化运维提供可靠的技术支持。

本发明授权低压配电网变动风险研判与智能化的预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低压配电网变动风险研判与智能化的预警方法，其特征在于，包括： 通过时空卷积神经网络对电网运行数据和环境数据进行融合分析，生成电网运行状态与环境风险的关联特征矩阵； 基于关联特征矩阵，利用物理信息动态图注意力网络对电网拓扑结构进行动态建模，提取动态风险传播路径； 结合动态风险传播路径，采用贝叶斯网络计算电网各节点的故障概率分布； 基于故障概率分布，通过强化学习算法优化预警策略，生成最优预警方案； 根据最优预警方案，运用多目标优化算法对抢修资源进行调度，生成抢修资源调度方案； 所述通过时空卷积神经网络对电网运行数据和环境数据进行融合分析，生成电网运行状态与环境风险的关联特征矩阵，其中包括： 通过智能电表和传感器实时采集频率为1分钟次的电压、电流及功率因数的第一数据，从气象站获取采用频率为10分钟次的风速、降雨量、温度及湿度的第二数据，从地理信息系统获取地形高程及植被分布的第三数据，从腐蚀监测设备获取采样频率为1小时次的盐雾浓度的第四数据； 将第一数据、第二数据、第三数据和第四数据按照时间和空间进行对齐，并构建时空数据立方体，利用时空卷积神经网络处理时空数据立方体，得到电网运行状态与环境风险的关联特征矩阵，其时空数据立方体的计算公式如下： 其中，X表示电网运行数据和环境数据的融合结果，表示数据立方体中的每个元素为实数，N为电网节点数量，T为时间步长，表示数据采集的时间点数量，D表示每个节点在每个时间点的特征数量；所述基于关联特征矩阵，利用物理信息动态图注意力网络对电网拓扑结构进行动态建模，提取动态风险传播路径，其中包括： 获取电网管理系统中电网的拓扑结构信息，其中包括节点数据和边数据；将关联特征矩阵作为节点赋值至电网的拓扑结构信息中，得到带有节点特征的电网拓扑结构； 根据带有节点特征的电网拓扑结构、第二数据和第四数据，构建动态图结构； 基于动态图结构和电网运行数据，其中电网运行数据包括电流、电压和电阻，并将电路定律作为约束条件，构建物理信息损失函数，将物理信息损失函数融入神经网络训练过程，得到物理信息嵌入的节点特征，其计算公式如下： 式中，表示物理信息损失函数，表示节点i的电流，表示节点i的电压，表示节点i的电阻，表示节点j的邻居集合； 结合物理信息嵌入的节点特征和动态图结构，利用动态图注意力网络算法计算节点间的注意力系数，并根据注意力系数动态调整边权重； 基于边权重和节点特征，通过多层PI-DGAT迭代更新节点状态，模拟风险在电网中的动态传播过程，得到动态风险传播路径。

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