南方電網(wǎng)科學研究院有限責任公司戴濤獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉南方電網(wǎng)科學研究院有限責任公司申請的專利基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法、裝置和存儲介質獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN118568546B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202410731966.6,技術領域涉及:G06F18/24;該發(fā)明授權基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法、裝置和存儲介質是由戴濤;梁志宏;楊祎巍;許愛東;杜金燃;賴博宇;徐傳懋設計研發(fā)完成,并于2024-06-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法、裝置和存儲介質在說明書摘要公布了:本申請?zhí)峁┝艘环N基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法、裝置和存儲介質,該方法包括:獲取業(yè)務運行數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù);對業(yè)務運行數(shù)據(jù)進行風險類別批注處理,得到第一批注數(shù)據(jù),并對文本數(shù)據(jù)進行情感類別批注處理,得到第二批注數(shù)據(jù);將第一批注數(shù)據(jù)與第二批注數(shù)據(jù)輸入至組合網(wǎng)絡模型中進行訓練,得到訓練后的風險預測模型,組合網(wǎng)絡模型為CNNs和Attention的組合網(wǎng)絡;將當前時刻下獲取的電網(wǎng)數(shù)據(jù)輸入至風險預測模型中,得到輸出的對應的預測風險狀態(tài)。該方法在分析電網(wǎng)數(shù)據(jù)安全的過程中,通過引入情感指標,利用CNNs+Attention神經(jīng)網(wǎng)絡提取數(shù)據(jù)之間的特征,對電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險狀態(tài)進行及時的預測評估。
本發(fā)明授權基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法、裝置和存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種基于電網(wǎng)數(shù)據(jù)風險的預測評估方法,其特征在于,包括: 獲取業(yè)務運行數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù),所述業(yè)務運行數(shù)據(jù)為電網(wǎng)數(shù)字化業(yè)務運行平臺的歷史運行數(shù)據(jù),所述文本數(shù)據(jù)為從所述電網(wǎng)的內部網(wǎng)絡獲取得到的各分子公司的運行文本數(shù)據(jù); 對所述業(yè)務運行數(shù)據(jù)進行風險類別批注處理,得到第一批注數(shù)據(jù),并對所述文本數(shù)據(jù)進行情感類別批注處理,得到第二批注數(shù)據(jù); 將所述第一批注數(shù)據(jù)與所述第二批注數(shù)據(jù)輸入至組合網(wǎng)絡模型中進行訓練,得到訓練后的風險預測模型,所述組合網(wǎng)絡模型為CNNs和Attention的組合網(wǎng)絡; 將當前時刻下獲取的電網(wǎng)數(shù)據(jù)輸入至所述風險預測模型中,得到輸出的對應的預測風險狀態(tài); 將所述第一批注數(shù)據(jù)與所述第二批注數(shù)據(jù)輸入至組合網(wǎng)絡模型中進行訓練,得到訓練后的風險預測模型,包括: 獲取所述第一批注數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲時間,并根據(jù)所述數(shù)據(jù)存儲時間,對所述第一批注數(shù)據(jù)設置對應的數(shù)據(jù)權重值,得到第一處理數(shù)據(jù); 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡,從所述第二批注數(shù)據(jù)中提取出對應的情感特征,并根據(jù)所述情感特征對所述第二批注數(shù)據(jù)進行分類預測,得到對應的預測情感類別; 將所述預測情感類別轉換為對應的類別數(shù)值后作為目標情感特征與所述第一處理數(shù)據(jù)組成目標特征數(shù)據(jù); 將所述目標特征數(shù)據(jù)輸入至CNNs和Attention的組合網(wǎng)絡中進行訓練,得到訓練后的所述風險預測模型。
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