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龙图腾网获悉陕西汇鑫巨飞科技有限公司申请的专利一种电网运行风险预测方法、装置、设备及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121414142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511584030.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种电网运行风险预测方法、装置、设备及系统是由唐俊鹏;李晔;代伟;王燕;李兆会设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网运行风险预测方法、装置、设备及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种电网运行风险预测方法、装置、设备及系统，用于降低历史负荷数据中异常波动对预测模型准确性造成的影响。该方法包括：获取目标区域内多个片区的电网设备在历史运行时间段内的负荷数据；负荷数据用于表征电网设备运行负载状态；将负荷数据划分为多个分段，并从多个分段中确定出异常分段；异常分段为负荷数据异常波动的分段；调低异常分段内的负荷数据在训练过程中的权重；基于调整权重后的负荷数据训练电网风险预测模型，并基于训练完成的电网风险预测模型预测目标区域内的电网运行风险。

本发明授权一种电网运行风险预测方法、装置、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种电网运行风险预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域内多个片区的电网设备在历史运行时间段内的负荷数据；所述负荷数据用于表征电网设备运行负载状态； 将所述负荷数据划分为多个分段，并从所述多个分段中确定出异常分段；所述异常分段为负荷数据异常波动的分段； 调低所述异常分段内的负荷数据在训练过程中的权重； 基于调整权重后的所述负荷数据训练电网风险预测模型，并基于训练完成的电网风险预测模型预测所述目标区域内的电网运行风险； 其中，所述调低所述异常分段内的负荷数据在训练过程中的权重，包括： 计算一个异常分段的波动密集度、与所述一个异常分段所属的片区的最大波动密集度的比值； 基于所述比值，确定所述一个异常分段的权重调整值，所述权重调整值与所述异常分段的波动密集度负相关、且所述权重调整值的取值在0到1之间； 基于所述权重调整值调整所述一个异常分段内的负荷数据在训练过程中的权重； 其中，所述从所述多个分段中确定出异常分段，包括： 确定每个分段的变化值和波动密集度；所述变化值用于表征分段的负荷数据变化趋势与幅度；所述波动密集度用于表征分段内负荷数据波动的频繁程度与剧烈程度； 遍历所有分段，确定多个候选分段集合，每个候选分段集合中的分段为连续分段、分段数量大于第二预设阈值、且每个分段的变化值符号相同； 将所述多个候选分段集合中波动密集度平均值最大的候选分段集合中的分段，作为所述异常分段； 其中，所述确定每个分段的变化值和波动密集度，包括： 确定一个分段两端的分段点的负荷数据的第一差值、所述一个分段的每一波峰的幅值的平均值、以及所述一个分段的每一波谷的幅值的平均值； 确定所述第一差值的符号为所述一个分段的变化值的符号，确定所述一个分段的变化值的绝对值为所述第一差值的绝对值与所述幅值的平均值的乘积；其中，在所述第一差值为正时所述幅值的平均值为一个分段的每一波峰的幅值的平均值；在所述第一差值为负时所述幅值的平均值为一个分段的每一波谷的幅值的平均值； 在所述第一差值为正时，基于所述一个分段的波峰数量、时间长度以及变化值的绝对值，确定所述一个分段的波动密集度；所述波动密集度与所述一个分段的波峰数量正相关，与所述一个分段的时间长度负相关，并与所述变化值的绝对值正相关； 在所述第一差值为负时，基于所述一个分段的波谷数量、时间长度以及变化值的绝对值，确定所述一个分段的波动密集度；所述波动密集度与所述一个分段的波谷数量正相关，与所述一个分段的时间长度负相关，并与所述变化值的绝对值正相关。

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