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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一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法、设备及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：CN121234204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511814657.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法、设备及介质是由吴瑀;尹芳辉;陈全龙;廖永力;周文轩;周林;李义;郑晓虎;刘庆;郑书毅;聂祥论设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法、设备及介质，属于电力系统监测技术领域，包括在分裂导线关键位置部署综合监测系统，实时采集多维度监测数据；对高清摄像头采集的覆冰图像数据提取覆冰特征，使用环境监测传感器阵列采集环境数据；对角度传感器采集的历史扭转角度数据处理，得到历史扭转数据；进行特征融合，构建多维输入向量，采用标准化和归一化技术进行数据预处理；构建多层长短期记忆神经网络模型，预测失效概率和剩余安全寿命；基于预测的失效概率进行风险分级，建立多级预警机制，根据风险等级自动生成相应的维护建议。本发明显著提升输电线路的安全预警能力和运维决策水平。

本发明授权一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的分裂导线扭转失效风险预测方法，其特征在于：包括， 在分裂导线关键位置部署综合监测系统，实时采集多维度监测数据，综合监测系统包括高清摄像头、角度传感器和环境监测传感器阵列； 对高清摄像头采集的覆冰图像数据进行深度分析识别覆冰区域，提取影响扭转失效的覆冰特征，使用环境监测传感器阵列采集风速、风向、温度、湿度、气压环境数据； 对角度传感器采集的历史扭转角度数据处理，得到历史扭转数据； 将覆冰特征、环境数据和历史扭转数据进行特征融合，构建多维输入向量，采用标准化和归一化技术进行数据预处理； 构建包括输入层、多个长短期记忆网络隐藏层、注意力机制层、全连接层和输出层的多层长短期记忆神经网络模型，输出层设计为多输出结构，同时预测失效概率和剩余安全寿命； 利用训练后的多层长短期记忆神经网络模型进行失效风险预测，输出包括短期失效概率、中期失效概率和剩余安全寿命估计； 基于预测的失效概率进行风险分级，建立多级预警机制，根据风险等级自动生成对应的维护建议； 所述对高清摄像头采集的覆冰图像数据进行深度分析识别覆冰区域，提取影响扭转失效的覆冰特征，包括， 对覆冰图像数据进行直方图均衡化和对比度拉伸，高斯滤波去除噪声，透视变换进行几何校正，并进行区域分割； 覆冰特征包括覆冰厚度、不对称系数及重心偏移； 覆冰厚度基于像素统计和几何测量计算； 不对称系数表示为， 其中，为不对称系数，为导线左侧的覆冰量，为导线右侧的覆冰量，； 重心偏移量表示为， 其中，为覆冰后导线的实际重心的横坐标，为覆冰后导线的实际重心的纵坐标，为导线理论重心的横坐标，为导线理论重心的纵坐标，为重心偏移距离。

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