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龙图腾网恭喜长沙电力职业技术学院申请的专利一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估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：CN113222356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-24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：202110432031.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估方法及系统是由曾广欢;王一帆;胡藩季;白剑锋;刘军志设计研发完成，并于2021-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估方法及系统，本发明方法包括确定农网紧急供电装备的安全风险以及多源数据集A，采用关联性分析获取强关联运行参数，确定风险因子并构建农网紧急供电装备安全风险知识库B；获取实际运行时的运行数据集C，采用特征匹配算法从农网紧急供电装备安全风险知识库B获取风险因子矩阵D、计算安全风险矩阵E，基于安全风险矩阵E确定农网紧急供电装备安全风险状态。本发明能够精准评估农网紧急供电装备在使用中的风险状况，解决农网紧急供电装备安全风险难以评估的问题，以提高农网紧急供电装备子农村抗旱、临时修桥和野外救灾抢险等紧急状况下紧急供电作业时的可靠性。

本发明授权一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于农网紧急供电装备的安全风险评估方法，其特征在于，包括：S1、基于农网紧急供电装备的运行历史数据确定农网紧急供电装备的安全风险以及多种运行参数构成的多源数据集A，多源数据集A的多种运行参数包括农网紧急供电装备的使用单位、使用人员、监护人员、使用地段类型、供电类型、紧急程度、供电类型、设备使用年限、设备检修状况、设备制造厂家，以及天气类型、气温和湿度中的部分或全部；S2、针对安全风险以及多源数据集A，采用关联性分析获取每一个安全风险类别的强关联运行参数，确定各个强关联运行参数的风险因子并构建农网紧急供电装备安全风险知识库B，包括：S2.1、针对安全风险以及多源数据集A采用Apriori关联性分析算法从所有的运行参数中提取确定每一个安全风险类别的频繁项集作为该安全风险类别的强关联运行参数；S2.2、针对每一个安全风险类别：采用pearson相关性分析，排列各因素的强弱关系，取前6项作为每个安全风险类别的强关联运行参数，然后基于熵权法确定历史数据、专家评判值之间的权重，将关联因子、专家评判值基于权重加权求和得到该每一个安全风险类别下各个强关联运行参数的风险因子，并将所有安全风险下各个强关联运行参数的风险因子构建得到农网紧急供电装备安全风险知识库B；S3、依据农网紧急供电装备实际运行时所有强关联运行参数构成的运行数据集C，采用特征匹配算法从农网紧急供电装备安全风险知识库B获取实际风险因子得到风险因子矩阵D，包括：针对运行数据集C中的强关联运行参数，分别计算其与农网紧急供电装备安全风险知识库B中最相似的强关联运行参数，并获取最相似的强关联运行参数所对应的风险因子，从而得到所有风险因子构成风险因子矩阵D={d1,d2,d3,...,dn}，其中d1～dn分别表示第1～n种强关联运行参数下的风险因子，n为运行数据集C中的强关联运行参数的总数量；S4、依据风险因子矩阵D，采用安全风险评估方法计算农网紧急供电装备的安全风险得到安全风险矩阵E，基于安全风险矩阵E确定农网紧急供电装备安全风险状态；所述采用安全风险评估方法计算农网紧急供电装备的安全风险得到安全风险矩阵E包括：采用证据推理算法，依据不同强关联运行参数对不同类型的安全风险的贡献度，确定当前使用农网紧急供电装备的各类安全风险的值，得到安全风险矩阵E={e1,e2,e3,...,em}，其中e1～em分别表示第1～m种风险因子的值，m为风险因子总数量；所述基于安全风险矩阵E确定农网紧急供电装备安全风险状态包括：针对得到的安全风险矩阵E={e1,e2,e3,...,em}中的每一种安全风险的值ei，若安全风险的值ei超过预设阈值，则判定农网紧急供电装备存在该类安全风险。

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