买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利源网运行风险监控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：CN120151102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510608169.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权源网运行风险监控预警方法及系统是由刘鹏;左浩鑫;姜炯挺;姚勤丰;曹雅素;江昊;丁祝利;吴云开;耿烺;王梓良;田璐;叶异;李钟煦;王勇;娄一艇设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本源网运行风险监控预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种源网运行风险监控预警方法及系统，涉及电网技术领域，包括：获取源网的线路信息，确定信号峰值并进行波形分析，通过相关性分析选择时域特征，将时域信号通过傅里叶变换转换为频域信号，通过频谱分析提取频域特征；将时域特征和频域特征进行整合，得到特征输入，将特征输入添加至随机森林模型中进行预测，综合每个树的预测输出得到综合预测结果，以最大化边界间隔为目标，通过序列最小优化算法确定决策边界；基于所述决策边界，构建综合目标函数，通过最小二乘法对故障数据进行处理，使误差最小化，得到故障概率。

本发明授权源网运行风险监控预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.源网运行风险监控预警方法，其特征在于，包括： 获取源网的线路信息，基于所述线路信息确定信号峰值并进行波形分析，通过相关性分析选择时域特征，将所述线路信息对应的时域信号通过傅里叶变换转换为频域信号，通过频谱分析提取所述线路信息对应的频域特征； 将所述时域特征和所述频域特征进行整合，得到特征输入，将所述特征输入添加至预设的随机森林模型中进行预测，综合所述随机森林模型中每个树的预测输出得到综合预测结果，基于所述综合预测结果，以最大化边界间隔为目标，通过序列最小优化算法确定决策边界，包括： 将所述时域特征和所述频域特征进行拼接，生成特征向量并将这所述特征向量记为特征输入，将所述特征输入作为输入添加至预设的随机森林模型中； 初始化所述随机森林模型的参数，设置树的数量，最大深度和叶节点数，对于所述随机森林模型中的每棵树，从原始数据集中进行有放回抽样生成训练子集，在所述训练子集中随机选择一个训练特征并根据当前训练特征构建树； 对于所述随机森林模型中的每棵树，在每个节点，计算作为输入的训练特征对应的信息增益，选择具有最大信息增益的训练特征进行分裂，重复分裂直至达到预设的停止条件； 在每棵树构建完成后，遍历所述树的叶节点，分别计算每个叶节点在当前树中的重要性，对于所述树中的非叶节点，通过卡方测试确定非叶节点对应的显著性，基于所述重要性和所述显著性，计算每个节点对应的置信度，将所述置信度和预设的置信度阈值比较若当前节点的置信度小于预设的置信度阈值，则认为当前节点需要被剪枝，进行剪枝操作，否则保留当前节点； 重复构建树，直至达到预设的数量，将所述特征输入添加至所述随机森林模型的每棵树中，分别得到每棵树对应的预测结果，综合所述预测结果，则到所述综合预测结果； 所述基于所述重要性和所述显著性，计算每个节点对应的置信度如下公式所示： ； 其中，C R表示特征R在当前树的置信度，T R表示特征R在当前树中的使用次数，T表示当前树中全部特征的使用总数，S R表示当前节点的显著性，α表示权重因子； 初始化第一乘子和边界阈值，基于所述综合预测结果通过启发式方法选择第二乘子，以最大化边界间隔为目标，构建优化函数； 对所述第一乘子和所述第二乘子分别计算对应的上界和下界，通过解析方式求解所述优化函数，得到误差缓存，并更新所述第一乘子，所述第二乘子和所述边界阈值，对于更新后的第一乘子和第二乘子，分别确定是否在所述上界和所述下界对应的范围内，若在，则保存，若不在，则不接受更新并使用更新前的第一乘子和第二乘子重新计算； 对于每个保留的第一乘子和第二乘子，判断是否满足非线性规划中的等式约束和不等式约束，若满足，则保留对应的决策边界； 基于所述决策边界，结合故障发生时间及负荷数据构建综合目标函数，通过最小二乘法对故障数据进行处理，结合不同测量点对应的测量权重，使误差最小化，得到故障概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市海曙区丽园北路1408号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。