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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南天成新宇網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利一種基于人工智能算法模型安全風(fēng)險評估系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118822275B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411235705.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能算法模型安全風(fēng)險評估系統(tǒng)及方法是由伍黎明;肖偉;江禮鵬;劉賜福設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能算法模型安全風(fēng)險評估系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能算法模型安全風(fēng)險評估系統(tǒng)及方法，屬于風(fēng)險管理技術(shù)領(lǐng)域，其中，系統(tǒng)包括：獲取模塊，用于構(gòu)建第一階段風(fēng)險評估模型；第一評估模塊，根據(jù)第一運行周期的實時資源數(shù)據(jù)和第一階段風(fēng)險評估模型，獲得第一安全風(fēng)險評估結(jié)果；第二評估模塊，獲取實時噪聲影響數(shù)據(jù)，并根據(jù)實時噪聲影響數(shù)據(jù)，對第一階段風(fēng)險評估模型進行動態(tài)修正，獲得第二階段風(fēng)險評估模型；比較模塊，根據(jù)第一安全風(fēng)險評估結(jié)果和第二安全風(fēng)險評估結(jié)果的比較結(jié)果，確定目標(biāo)風(fēng)險評估模型；第三評估模塊，根據(jù)第二運行周期的實時資源數(shù)據(jù)和目標(biāo)風(fēng)險評估模型，確定目標(biāo)安全風(fēng)險評估結(jié)果，本申請旨在改善無法對虛擬電廠與其連接的系統(tǒng)進行準(zhǔn)確風(fēng)險評估的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能算法模型安全風(fēng)險評估系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能算法模型的安全風(fēng)險評估系統(tǒng)，其特征在于，應(yīng)用于虛擬電廠與電力需求系統(tǒng)，所述安全風(fēng)險評估系統(tǒng)包括： 獲取模塊，用于獲取虛擬電廠的歷史資源數(shù)據(jù)以及待監(jiān)測系統(tǒng)的多維運行參數(shù)，并根據(jù)所述歷史資源數(shù)據(jù)與所述多維運行參數(shù)，構(gòu)建第一階段風(fēng)險評估模型； 第一評估模塊，用于獲取虛擬電廠的第一運行周期的實時資源數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第一運行周期的實時資源數(shù)據(jù)和所述第一階段風(fēng)險評估模型，獲得第一安全風(fēng)險評估結(jié)果； 第二評估模塊，用于獲取實時噪聲影響數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述實時噪聲影響數(shù)據(jù)，對所述第一階段風(fēng)險評估模型進行動態(tài)修正，獲得第二階段風(fēng)險評估模型； 比較模塊，用于根據(jù)所述第一運行周期的實時資源數(shù)據(jù)和所述第二階段風(fēng)險評估模型，獲得第二安全風(fēng)險評估結(jié)果，根據(jù)所述第一安全風(fēng)險評估結(jié)果和所述第二安全風(fēng)險評估結(jié)果的比較結(jié)果，確定目標(biāo)風(fēng)險評估模型； 第三評估模塊，用于獲取虛擬電廠的第二運行周期的實時資源數(shù)據(jù)，根據(jù)所述第二運行周期的實時資源數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)風(fēng)險評估模型，確定目標(biāo)安全風(fēng)險評估結(jié)果； 所述比較模塊包括： 優(yōu)化方向確定子模塊，用于根據(jù)所述第一安全風(fēng)險評估結(jié)果和所述第二安全風(fēng)險評估結(jié)果的比較結(jié)果，確定所述第二階段風(fēng)險評估模型相對于所述第一階段風(fēng)險評估模型的優(yōu)化方向； 第一優(yōu)化子模塊，用于在所述第二階段風(fēng)險評估模型相對于所述第一階段風(fēng)險評估模型的優(yōu)化方向為正向優(yōu)化的情況下，執(zhí)行第一優(yōu)化策略； 第二優(yōu)化子模塊，用于在所述第二階段風(fēng)險評估模型相對于所述第一階段風(fēng)險評估模型的優(yōu)化方向為負向優(yōu)化的情況下，執(zhí)行第二優(yōu)化策略； 所述第一優(yōu)化子模塊包括： 模型確定單元，用于確定所述第二階段風(fēng)險評估模型為主模型，所述第一階段風(fēng)險評估模型為輔模型； 優(yōu)化方向確定單元，用于根據(jù)所述主模型對所述輔模型進行知識蒸餾，以確定所述輔模型的優(yōu)化方向； 優(yōu)化單元，用于根據(jù)優(yōu)化后的所述輔模型和所述主模型進行模型融合，獲得所述目標(biāo)風(fēng)險評估模型。

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