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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法、装置、设备及存储介质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：CN121684657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610194788.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法、装置、设备及存储介质是由孙辰昊;李梓维;任学军;刘章林;邱新凯;周全设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法、装置、设备及存储介质；该方法包括对天空地监测系统采集的多模态金具数据预处理并映射至同一维度，构建输入数据空间矩阵；基于特征相关模式规则和概率模糊逻辑建模策略构建模糊重要度分析模型，生成模糊重要度诊断指标，基于模糊重要度诊断指标优化深度因子分解机模型得到金具风险评估模型，输出风险分值并归一化，生成金具健康状况风险热力图。由于本发明通过有效融合多模态数据，通过模糊重要度分析实现模型优化，从而准确识别金具的低频高损隐患，实现分布式配电网金具由事后判定与被动检修向事前预测评估的转变，有效地对配电金具的前瞻性健康刻画与风险预测。

本发明授权天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法，其特征在于，所述天空地监测体系下的分布式配电网金具健康状况评估方法包括： 对天空地监测系统下采集到的多模态金具数据进行预处理，并映射至同一维度空间，构建输入数据空间矩阵，所述天空地监测系统包括天基模块、空基模块和地基模块，所述输入数据空间矩阵包括多条评估记录，所述评估记录包括特征集合和评估结果，所述特征集合包含离散特征和连续特征，所述离散特征和所述连续特征均由多个因素组成； 基于特征相关模式规则和概率模糊逻辑建模策略构建模糊重要度分析模型，并通过所述模糊重要度分析模型对所述输入数据空间矩阵中的连续特征和离散特征进行处理，生成模糊重要度诊断指标，所述模糊重要度诊断指标包括显著系数、置信系数和一致性系数； 基于所述模糊重要度诊断指标对深度因子分解机模型进行优化，生成金具风险评估模型； 通过所述金具风险评估模型输出所述输入数据空间矩阵中各评估记录对应的风险分值，并对所述风险分值进行归一化处理，基于归一化后的风险分值生成金具健康状况风险热力图； 所述基于所述模糊重要度诊断指标对深度因子分解机模型进行优化，生成金具风险评估模型，包括： 构建深度因子分解机模型，所述深度因子分解机模型包括输入层、因子分解机层和深度神经网络层； 将所述模糊重要度诊断指标中的显著系数作为先验系数融入嵌入层和因子分解机层； 将所述模糊重要度诊断指标中的置信系数和一致性系数组合，生成加权系数； 将所述先验系数以及所述加权系数与所述因子分解机层的一阶项特征值进行乘积运算； 将所述先验系数对输入特征的嵌入向量进行先验调制，得到调制后的嵌入向量，再将所述加权系数、调制后的嵌入向量内积与二阶交互项对应的特征值进行乘积运算； 将运算后的一阶项和二阶交互项与偏置项进行求和，生成优化后的因子分解机层输出； 将所述先验系数和所述加权系数作用于所述深度神经网络层的嵌入特征； 整合优化后的输入层、因子分解机层和深度神经网络层，生成金具风险评估模型。

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