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龍圖騰網獲悉廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司梅州供電局申請的專利一種電網態勢風險等級確定方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114925936B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210704071.4，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種電網態勢風險等級確定方法、裝置、設備及介質是由陳智明;王永強;陳廣清;黃科;丘丹;張嘉慧;王曉琪;鐘敏;張馳俊;王杜鑫;張培鈞;謝敏敏;陳穎聰;黃群英;羅威設計研發完成，并于2022-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電網態勢風險等級確定方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電網態勢風險等級確定方法、裝置、設備及介質。其中，該方法包括：獲取待測電網的電網態勢數據集；根據兩兩電網態勢數據之間的相似因子，生成與所述電網態勢數據集對應的模糊關系矩陣，并計算與所述模糊關系矩陣對應的傳遞閉包矩陣；將所述傳遞閉包矩陣的每一列數據分別輸入至預先訓練的態勢感知模型中，獲取與每條電網態勢數據分別對應的風險等級描述數據；根據所述風險等級描述數據，確定與每條電網態勢數據分別對應的電網態勢風險等級。本發明解決了電網態勢的預測困難以及電網態勢風險等級確定的問題，實現了準確地預測電網態勢風險等級，有效地避免電網由于風險等級過高而導致事故的發生。

本發明授權一種電網態勢風險等級確定方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電網態勢風險等級確定方法，其特征在于，包括： 獲取待測電網的電網態勢數據集，電網態勢數據集中包含多條電網態勢數據，在不同的采集時間參數下采集每條電網態勢數據，每條電網態勢數據包括多個維度的采集參數； 根據兩兩電網態勢數據之間的相似因子，生成與所述電網態勢數據集對應的模糊關系矩陣，并計算與所述模糊關系矩陣對應的傳遞閉包矩陣； 其中，所述傳遞閉包矩陣中的各數據列用于描述每條電網態勢數據與其他各電網態勢數據之間的傳遞關系； 將所述傳遞閉包矩陣的每一列數據分別輸入至預先訓練的態勢感知模型中，獲取與每條電網態勢數據分別對應的風險等級描述數據； 根據所述風險等級描述數據，確定與每條電網態勢數據分別對應的電網態勢風險等級； 所述根據兩兩電網態勢數據之間的相似因子，生成與所述電網態勢數據集對應的模糊關系矩陣，包括： 根據所述電網態勢數據集中包括的電網態勢數據條數N，構建N階矩陣； 將所述兩兩電網態勢數據之間的相似因子，填充于所述N階矩陣中，形成所述模糊關系矩陣； 其中，所述N階矩陣中第i行第j列的矩陣元素為第i條電網態勢數據與第j條電網態勢數據之間的相似因子； 在將所述閉包矩陣的每一列數據分別輸入至預先訓練的態勢感知模型中之前，還包括： 獲取訓練樣本數據集； 其中，每條訓練樣本數據中包括與設定電網的電網態勢數據集對應的傳遞閉包矩陣樣本，以及與所述傳遞閉包矩陣樣本中的每個數據列對應的風險等級描述數據標注值；其中，所述傳遞閉包矩陣樣本為在樣本庫中存儲的傳遞閉包矩陣的樣本； 將各傳遞閉包矩陣樣本中的每個數據列分別輸入至待訓練的神經網絡模型中； 根據所述神經網絡模型的風險等級描述數據輸出值與匹配的風險等級描述數據標注值之間誤差值，對所述神經網絡模型中的各節點參數進行參數調整，以訓練得到所述態勢感知模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司梅州供電局，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市越秀區東風東路757號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。