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龍圖騰網(wǎng)獲悉數(shù)研院(福建)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司申請的專利一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法獲國家發(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：CN120318018B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510813237.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/06；該發(fā)明授權(quán)一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法是由林萬枝;林志興;陳震設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及電力政務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法，包括以下步驟：S1、部署異構(gòu)算力集群，建立包括CPU、GPU、FPGA、邊緣計算節(jié)點的算力資源動態(tài)調(diào)度數(shù)據(jù)處理平臺；S2、獲取電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)、電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)、行業(yè)用電數(shù)據(jù)以及政府政策數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)；S3、基于零信任架構(gòu)設(shè)計跨部門數(shù)據(jù)訪問體系，開發(fā)電力管理中電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測模型、行業(yè)能耗分析模型以及碳排核算模型的多維模型。通過將時空聯(lián)合概率預(yù)測與沖突優(yōu)先級排序算法應(yīng)用于電力?政務(wù)應(yīng)急處置，實現(xiàn)跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同的智能化、精準(zhǔn)化，根據(jù)優(yōu)先級別快速處理后果嚴(yán)重的電力故障，有利于降低電力故障的危害性和不可預(yù)測性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于算力平臺與數(shù)據(jù)融合的跨部門政務(wù)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)協(xié)同處理方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、部署異構(gòu)算力集群，建立包括CPU、GPU、FPGA和邊緣計算節(jié)點的算力資源動態(tài)調(diào)度數(shù)據(jù)處理平臺； S2、獲取電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)、電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)、行業(yè)用電數(shù)據(jù)以及政府政策數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行語義標(biāo)注，構(gòu)建電力-政務(wù)數(shù)據(jù)的融合模型，建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、電網(wǎng)負(fù)荷狀態(tài)、行業(yè)能耗特征以及政策導(dǎo)向信息的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并對獲取到的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理； S3、基于零信任架構(gòu)設(shè)計跨部門數(shù)據(jù)訪問體系，開發(fā)電力管理中電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測模型、行業(yè)能耗分析模型以及碳排核算模型的多維模型，設(shè)計電力分配規(guī)劃以及應(yīng)急處置跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同內(nèi)容； 所述步驟S3中，跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同內(nèi)容包括以下步驟： S31、對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級加密，并設(shè)置零信任訪問控制訪問權(quán)限； S32，收集電網(wǎng)設(shè)備以及電網(wǎng)負(fù)載的歷史數(shù)據(jù)、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)并處理，構(gòu)建電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測模型和行業(yè)能耗分析模型，公式為：，式中，為電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測值，為觀測向量，為環(huán)境特征向量，和均為特征向量，為激活函數(shù)，為偏置項，為預(yù)測的時刻行業(yè)能耗值，全連接層的權(quán)重矩陣，為注意力權(quán)重向量，為元素及乘法，為門控循環(huán)單元，為潛在空間表示向量，為歷史個時刻的能耗序列，為偏置向量； S33、依據(jù)電網(wǎng)風(fēng)險預(yù)測模型和行業(yè)能耗分析模型預(yù)測結(jié)果，并考慮電網(wǎng)輸電損耗，構(gòu)建碳排核算模型，公式為：，式中，為實際發(fā)電側(cè)碳排總量，為時刻行業(yè)用電量，為時刻電網(wǎng)從第類能源的發(fā)電占比，為第類能源的碳強(qiáng)度，為電網(wǎng)輸電損耗率； S34、依據(jù)多維模型預(yù)測結(jié)果，并結(jié)合政府規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，檢測電網(wǎng)規(guī)劃與其沖突，對沖突進(jìn)行評估，對沖突解決優(yōu)先級進(jìn)行排序，公式為：，式中，為優(yōu)先級計算值，為沖突涉及規(guī)模、強(qiáng)度以及時間的影響程度，為電網(wǎng)規(guī)劃方案的不可替代性，為沖突解決成本，為防止分母為零的極小值，取值為； S35、依據(jù)沖突解決優(yōu)先級排序結(jié)果，構(gòu)建電網(wǎng)規(guī)劃方案的應(yīng)急處理方案，并跨部門協(xié)同指揮，解決電網(wǎng)調(diào)度存在的問題； S4、基于知識圖譜、歷史數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析模型，構(gòu)建面向不同決策場景的智能優(yōu)化推薦，開發(fā)智能決策支持系統(tǒng)； S5、建立業(yè)務(wù)協(xié)同效能評估指標(biāo)體系，優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，對系統(tǒng)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和分析。

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