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龙图腾网获悉国网四川省电力公司广元供电公司申请的专利基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法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：CN120450410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510953934.5，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法及系统是由杨将;李丽;高菲;权龙德;朱力;王芮;谷亚丽;陈罗湘子;罗彩霞设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法及系统，涉及智能电力技术领域。包括有：S1：迁移性评估：根据历史用户数据，设置政策冲突指数阈值和行业相似度熵值阈值，并根据所述政策冲突指数和行业相似度熵值，确定出数据的迁移状态；S2：规则‑数据双驱动切换：根据所述数据的迁移状态，进行数据熔断，生成风险特征链；S3：熔断缓冲和修复：根据所述数据的迁移状态，设置数据缓冲时长，并通过对抗网络模型，进行数据填补，通过联邦学习，生成推荐方案。解决了跨区域行业迁移中的政策时效性冲突和行业分类模糊性问题，提升了电费回收风险预警的准确性和适应性。

本发明授权基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内外部数据融合的数智化电费回收风险预警方法，其特征在于，包括有： S1：迁移性评估：根据历史用户数据，设置政策冲突指数阈值和行业相似度熵值阈值，并根据所述政策冲突指数和行业相似度熵值，确定出数据的迁移状态，包括有： S1.1：获取政策冲突指数：根据目标用户所在地和迁移源域的政策差异，获取得到目标用户所在地和迁移源域之间的周期差异天数、补贴政策关键词冲突系数和语义差异向量，并通过动态权重分配机制，确定出政策冲突指数； S1.2：获取行业相似度熵值：根据国民经济行业分类代码和用电行为数据，分别获取主营行业和兼营行业、峰谷比和负荷波动率，确定出行业相似度熵值； S1.3：政策冲突指数修正：根据注册时长和月均用电量大小，确定出新注册用户或低用量用户，并通过联邦学习算法，对所述政策冲突指数进行修正； S1.4：迁移判断：将所述行业相似度熵值和修正后的政策冲突指数，分别与行业相似度熵值阈值和政策冲突指数阈值进行比较，并根据比较结果，确定数据迁移行为，具体为： 当所述修正后的政策冲突指数不小于政策冲突指数阈值或行业相似度熵值不小于行业相似度熵值阈值时，则进行数据迁移；反之，则数据停止迁移，执行下一步骤S2； S2：规则-数据双驱动切换：根据所述数据的迁移状态，进行数据熔断，生成风险特征链，包括有： S2.1：确定规则引擎：根据初始规则引擎和机器学习模型的输出结果，获取得到规则与模型之间的偏差率，并根据所述偏差率，对所述初始规则引擎进行调整； S2.2：规则更新：根据调整后的初始规则引擎，获取得到规则输出结果，并根据所述调整后的初始规则引擎的使用次数和结果，确定出规则存活度，并将所述规则存活度与预设存活阈值进行比较，根据比较结果，对规则引擎设置的规则进行更新，具体为： 当所述规则存活度小于预设存活阈值时，则所述规则引擎设置的规则保持不变，并通过所述规则引擎获取用户的判断结果；反之，则将所述规则引擎设置的规则进行删除，并通过机器学习模型获取用户的判断结果，直至所述机器学习模型获取得到新特征，生成新规则，并将所述新规则加入规则引擎中，同时重复步骤S2.1-步骤S2.2，直至所述规则存活度小于预设存活阈值； S3：熔断缓冲和修复：根据所述数据的迁移状态，设置数据缓冲时长，并通过对抗网络模型，进行数据填补，通过联邦学习，生成推荐方案，包括有： S3.1：确定缓冲时长：将更新后行业相似度熵值与预设熔断阈值进行比较，根据比较结果，确定熔断进行时长，具体为： 当所述更新后行业相似度熵值小于预设熔断阈值时，则解除熔断状态，即熔断状态开始到熔断状态解除之间的时间段，即为熔断进行时长；反之，则保持当前熔断状态，直至所述更新后行业相似度熵值小于预设熔断阈值； S3.2：行业相似度熵值更新：通过对抗网络模型，获取虚拟数据，并根据所述虚拟数据的匹配度和总特征数量，确定出更新后的用电行为数据熵值，同时根据更新后的用电行为数据熵值，获取得到更新后的行业相似度熵值，并将所述更新后的行业相似度熵值与预设相似阈值进行比较，根据比较结果，进行联邦学习修复，具体为： 当所述更新后的行业相似度熵值小于预设相似阈值时，则解除熔断状态；反之，则执行下一步骤S3.3，进行联邦学习修复； S3.3：联邦学习修复：将不同企业的解决方案进行融合，构建得到跨域知识图谱，并根据联邦学习和所述跨域知识图谱，获取得到推荐方案、政策偏离度和成本增幅。

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