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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种绝缘子污秽风险评估与预测方法、系统、设备和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：CN121503931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610044456.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种绝缘子污秽风险评估与预测方法、系统、设备和介质是由华泽玺;漆智鹏;苏中集;乔辉;阮波设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绝缘子污秽风险评估与预测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种绝缘子污秽风险评估与预测方法、系统、设备和介质，属于电力系统状态评估与智能运维技术领域，该方法包括：采集与户外绝缘子污秽风险相关的多源数据并进行预处理，构建时空对齐的多维时序特征向量；为每个目标节点构建连续污秽风险指标；根据污染源排放、气象条件、厂区布局与绝缘子位置之间的作用关系，构建用于刻画作用关系的因果先验信息；利用多维时序特征向量及对应的连续污秽风险指标对预先建立的时空预测模型进行训练，得到绝缘子污秽风险预测模型。本申请能够更充分地利用与户外绝缘子风险相关的多源数据，构建具有明确物理意义的污秽风险指标，并引入机理驱动的因果先验约束，提高绝缘子污秽风险预测的精度和可靠性。

本发明授权一种绝缘子污秽风险评估与预测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种绝缘子污秽风险评估与预测方法，其特征在于，包括： 采集与户外绝缘子污秽风险相关的多源数据并进行预处理，构建时空对齐的多维时序特征向量；所述多源数据包括绝缘子状态数据、污染源排放数据和气象环境数据； 基于所述多维时序特征向量，为每个目标节点构建连续污秽风险指标，作为对应目标节点在各个时刻的污秽风险强度标签； 根据污染源排放、气象条件、厂区布局与绝缘子位置之间的作用关系，构建用于刻画所述作用关系的因果先验信息； 利用所述多维时序特征向量及对应的连续污秽风险指标对预先建立的时空预测模型进行训练，得到绝缘子污秽风险预测模型；其中所述时空预测模型包括节点特征编码部分、空间依赖建模部分和时间依赖建模部分，所述空间依赖建模部分在所述因果先验信息约束下对节点间的空间依赖进行建模，所述时间依赖建模部分对目标节点在预设时间窗口内的空间特征序列进行时间建模，以输出预测时刻的连续污秽风险指标预测值；训练过程中引入基于因果先验信息的约束项和参数正则项，优化包含预测误差项、约束项和参数正则项的损失函数； 实时采集与户外绝缘子污秽风险相关的新的多源数据并进行预处理，更新所述多维时序特征向量，并将更新后的所述多维时序特征向量输入到所述绝缘子污秽风险预测模型，输出绝缘子污秽风险预测结果； 所述因果先验信息的构建过程包括： 构建节点类型与节点集合：将场景中的相关实体抽象为不同类型的节点，形成节点集合，为所述节点集合中每一节点关联其节点类型，所述节点类型包括变电站绝缘子节点类型，污染源节点类型和气象环境节点类型； 构建关系类型：根据物理机理与工程经验，定义若干种节点间关系类型构成关系集合，所述关系集合包括污染物输运关系，环境相似性关系、以及厂区拓扑或电气连接关系； 构建结构掩码矩阵：对所述关系集合中每一种关系类型，构建结构掩码矩阵，结构掩码矩阵中的元素用于表示在对应关系类型下是否允许存在从一个节点指向另一个节点的有向边，如果存在则该元素置为1，不存在则该元素置为0； 构建边权先验信息：在结构掩码允许的前提下，根据节点间距离、风向风速、排放强度和气象相似度，定义边权先验，用于表征在对应关系类型下一个节点对另一个节点的相对影响程度，并对该边权先验进行归一化处理； 所述绝缘子污秽风险预测模型的构建与训练过程包括： 将所述多维时序特征向量输入至所述节点特征编码部分，所述节点特征编码部分将输入的异构节点的时序特征向量映射至统一维度的隐空间，输出节点编码表示至所述空间依赖建模部分； 所述空间依赖建模部分根据所述因果先验信息，构建多关系图结构，通过图神经网络，对节点间的空间依赖进行建模，得到更新后的节点空间编码表示； 将所述节点空间编码表示按照预设时间窗口输入至所述时间依赖建模部分，所述时间依赖建模部分进行时间建模，输出节点的综合时空表示； 将节点的综合时空表示输入至全连接网络中，得到目标预测时刻的连续污秽风险指标预测值。

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