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申请/专利权人：国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明提供电力系统负荷管理云平台的运行风险识别方法及系统，在综合考虑负荷管理云平台服务能力和负荷管理能力的情况下，采用连续值映射离散量化值方法对负荷管理云平台过往运行数据的处理复杂性进行简化；依据负荷管理云平台过往的运行数据构建变分支决策树模型；采用变分支决策树模型通过决策树节点信息增益方法，选取得到最佳剪枝特征向量；将最佳剪枝特征向量所含运行指标作为分类训练网络的训练输入变量，通过训练以得到最佳分类训练网络；最后将负荷管理云平台的当前运行状态信息输入到最佳分类训练网络，实现负荷管理云平台运行风险的识别，提高了负荷管理云平台运行风险识别的有效性。

主权项：1.电力系统负荷管理云平台的运行风险识别方法，其特征在于，包括：获取负荷管理云平台的历史运行状态数据，历史运行状态数据包括历史运行状态信息、运行风险等级以及运行风险等级变量；依据负荷管理云平台的历史运行状态数据，统计得到离散量化间隔数目，依据负荷管理云平台的历史运行状态数据和离散量化间隔数目，计算得到负荷管理云平台运行状态离散量化值数据集合；依据离散量化间隔数目确定决策树分支数目，依据负荷管理云平台的历史运行状态信息确定变分支决策树模型节点，依据负荷管理云平台的运行风险等级变量确定叶节点，构建变分支决策树模型；基于变分支决策树模型，采用负荷管理云平台运行状态离散量化值数据集合按照决策树节点信息增益方法，选取得到最佳剪枝特征向量；将最佳剪枝特征向量所含运行指标作为分类训练网络的训练输入变量，将负荷管理云平台运行状态离散量化值数据集合设定为分类训练网络的训练样本集合，通过训练获取分类训练网络的最佳训练参数，依据最佳训练参数构建得到最佳分类训练网络；采集负荷管理云平台的当前运行状态信息，将其输入最佳分类训练网络中，获取当前负荷管理云平台运行风险等级输出结果，对负荷管理云平台的运行风险进行识别。

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