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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司寧波供電公司申請的專利源網運行風險監控預警方法及系統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：CN120151102B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510608169.3，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權源網運行風險監控預警方法及系統是由劉鵬;左浩鑫;姜炯挺;姚勤豐;曹雅素;江昊;丁祝利;吳云開;耿烺;王梓良;田璐;葉異;李鐘煦;王勇;婁一艇設計研發完成，并于2025-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本源網運行風險監控預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種源網運行風險監控預警方法及系統，涉及電網技術領域，包括：獲取源網的線路信息，確定信號峰值并進行波形分析，通過相關性分析選擇時域特征，將時域信號通過傅里葉變換轉換為頻域信號，通過頻譜分析提取頻域特征；將時域特征和頻域特征進行整合，得到特征輸入，將特征輸入添加至隨機森林模型中進行預測，綜合每個樹的預測輸出得到綜合預測結果，以最大化邊界間隔為目標，通過序列最小優化算法確定決策邊界；基于所述決策邊界，構建綜合目標函數，通過最小二乘法對故障數據進行處理，使誤差最小化，得到故障概率。

本發明授權源網運行風險監控預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.源網運行風險監控預警方法，其特征在于，包括： 獲取源網的線路信息，基于所述線路信息確定信號峰值并進行波形分析，通過相關性分析選擇時域特征，將所述線路信息對應的時域信號通過傅里葉變換轉換為頻域信號，通過頻譜分析提取所述線路信息對應的頻域特征； 將所述時域特征和所述頻域特征進行整合，得到特征輸入，將所述特征輸入添加至預設的隨機森林模型中進行預測，綜合所述隨機森林模型中每個樹的預測輸出得到綜合預測結果，基于所述綜合預測結果，以最大化邊界間隔為目標，通過序列最小優化算法確定決策邊界，包括： 將所述時域特征和所述頻域特征進行拼接，生成特征向量并將這所述特征向量記為特征輸入，將所述特征輸入作為輸入添加至預設的隨機森林模型中； 初始化所述隨機森林模型的參數，設置樹的數量，最大深度和葉節點數，對于所述隨機森林模型中的每棵樹，從原始數據集中進行有放回抽樣生成訓練子集，在所述訓練子集中隨機選擇一個訓練特征并根據當前訓練特征構建樹； 對于所述隨機森林模型中的每棵樹，在每個節點，計算作為輸入的訓練特征對應的信息增益，選擇具有最大信息增益的訓練特征進行分裂，重復分裂直至達到預設的停止條件； 在每棵樹構建完成后，遍歷所述樹的葉節點，分別計算每個葉節點在當前樹中的重要性，對于所述樹中的非葉節點，通過卡方測試確定非葉節點對應的顯著性，基于所述重要性和所述顯著性，計算每個節點對應的置信度，將所述置信度和預設的置信度閾值比較若當前節點的置信度小于預設的置信度閾值，則認為當前節點需要被剪枝，進行剪枝操作，否則保留當前節點； 重復構建樹，直至達到預設的數量，將所述特征輸入添加至所述隨機森林模型的每棵樹中，分別得到每棵樹對應的預測結果，綜合所述預測結果，則到所述綜合預測結果； 所述基于所述重要性和所述顯著性，計算每個節點對應的置信度如下公式所示： ； 其中，C R表示特征R在當前樹的置信度，T R表示特征R在當前樹中的使用次數，T表示當前樹中全部特征的使用總數，S R表示當前節點的顯著性，α表示權重因子； 初始化第一乘子和邊界閾值，基于所述綜合預測結果通過啟發式方法選擇第二乘子，以最大化邊界間隔為目標，構建優化函數； 對所述第一乘子和所述第二乘子分別計算對應的上界和下界，通過解析方式求解所述優化函數，得到誤差緩存，并更新所述第一乘子，所述第二乘子和所述邊界閾值，對于更新后的第一乘子和第二乘子，分別確定是否在所述上界和所述下界對應的范圍內，若在，則保存，若不在，則不接受更新并使用更新前的第一乘子和第二乘子重新計算； 對于每個保留的第一乘子和第二乘子，判斷是否滿足非線性規劃中的等式約束和不等式約束，若滿足，則保留對應的決策邊界； 基于所述決策邊界，結合故障發生時間及負荷數據構建綜合目標函數，通過最小二乘法對故障數據進行處理，結合不同測量點對應的測量權重，使誤差最小化，得到故障概率。

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國網浙江省電力有限公司寧波供電公司，其通訊地址為：315000 浙江省寧波市海曙區麗園北路1408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”。