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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利地下电缆系统风险感知运维方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN121390900B 。

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：202511601040.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权地下电缆系统风险感知运维方法、装置、设备、介质及程序产品是由孙辰昊;詹明宇;李梓维;周全设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下电缆系统风险感知运维方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地下电缆系统风险感知运维方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：采集地下电缆系统的多源异构数据，对多源异构数据进行预处理，生成故障映射矩阵，将故障映射矩阵输入至时空耦合故障分析模型，获得各特征因素的风险贡献评估结果，基于风险贡献评估结果确定地下电缆系统中各区域的风险等级，并基于风险等级生成各区域对应的运维策略；由于本发明通过采集并处理多源异构数据，从而融合异构感知信息对地下电缆系统进行故障特征感知，结合时空耦合故障分析模型实现对系统进行时空维度动态故障分析，提升风险识别感知准确性，精准及时地识别出地下电缆故障隐患，实现连续追踪风险因子，提升系统风险预警能力。

本发明授权地下电缆系统风险感知运维方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种地下电缆系统风险感知运维方法，其特征在于，所述地下电缆系统风险感知运维方法包括： 采集地下电缆系统的多源异构数据，所述多源异构数据包括传感器数据、辅助检测终端数据、历史运维数据和历史故障数据； 对所述多源异构数据进行预处理，生成故障映射矩阵，所述预处理包括特征提取和结构化处理，所述故障映射矩阵包括所述地下电缆系统的故障记录以及各故障记录对应的特征因素和故障结果，所述特征因素由多个观测值组成； 将所述故障映射矩阵输入至预先构建的时空耦合故障分析模型，获得各特征因素的风险贡献评估结果，所述时空耦合故障分析模型用于对所述特征因素在不同时间、不同空间下的风险贡献进行度量分析，所述风险贡献评估结果包括特征因素的时间维度风险评估结果和空间维度风险评估结果； 基于所述风险贡献评估结果确定所述地下电缆系统中各区域的风险等级，并基于所述风险等级生成各区域对应的运维策略； 所述将所述故障映射矩阵输入至预先构建的时空耦合故障分析模型之前，还包括： 根据故障映射矩阵对各组件进行时间依赖分析，获得地下电缆系统的组件时间依赖风险特征，组件为故障映射矩阵中各特征因素在对应观测单元上的组成单元，所述组件的状态采用二值方式表征其工作状态或失效状态； 基于所述组件时间依赖风险特征构建目标时间维度风险评估模型； 根据所述故障映射矩阵的矩阵结构信息构建地下电缆系统的系统结构函数； 基于所述系统结构函数构建空间维度风险评估模型； 根据所述时间维度风险评估模型和所述空间维度风险评估模型构建时空耦合故障分析模型； 所述基于所述系统结构函数构建空间维度风险评估模型，包括： 基于所述系统结构函数分析各组件与地下电缆系统之间的失效逻辑关系，并基于所述失效逻辑关系构建特征故障诱因结构函数，所述系统结构函数包括： 其中，表示系统结构可靠度，表示系统特征数量，表示第个特征，表示第个特征的可靠度，表示第个特征中的组件数量，表示第个特征中第个组件的失效概率，表示第条故障记录，表示对第条故障记录的有效性筛选，表示样本通过筛选，表示第条故障记录在第个特征上的取值，表示第个特征中第个组件的具体标签值； 所述特征故障诱因结构函数包括： 其中，表示故障诱因特征的可靠度，表示第类子结构可靠度，表示三类子结构的索引变量，的取值为1、2、3，分别对应与故障诱因相关联的三个不同子特征的结构，所述三类子结构均属于地下电缆系统故障诱因相关的特征结构； 基于所述系统结构函数和所述特征故障诱因结构函数构建空间维度风险评估模型，所述空间维度风险评估模型包括： 其中，表示基于路径约束的结构重要性度量值，表示组件集合，表示将第个特征中的第个组件的状态置为1，其他组件状态保持不变，表示将第个特征中的第个组件的状态置为0，其他组件状态保持不变，和表示组件状态操作符。

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