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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价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：CN119784154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411871683.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价方法及系统是由李慧;王韩磊;解玉磊;刘耕源;杨志峰设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价方法及系统，涉及能源资源管理领域，方法包括S1、获取各区域的能源压力指数和各部门能源依赖度，根据能源压力指数计算得到能源短缺概率，根据能源短缺概率和各部门能源依赖度计算得到初始能源短缺风险；S2、将初始能源短缺风险与多区域投入产出模型相结合，构建虚拟能源短缺风险传输网络；S3、基于Betweenness算法在虚拟能源短缺风险传输网络中评价并识别局地能源短缺风险级联效应的关键传输节点。本发明适用范围广、计算方式高效，补充了先前研究的空白，能够为提升贸易网络应对能源短缺风险的韧性提供有效的方法和数据支持。

本发明授权一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Betweennesss算法的局地能源短缺风险级联效应评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取各区域的能源压力指数和各部门能源依赖度，根据能源压力指数计算得到能源短缺概率，根据能源短缺概率和各部门能源依赖度计算得到初始能源短缺风险； S2、将初始能源短缺风险与多区域投入产出模型相结合，构建虚拟能源短缺风险传输网络； S3、基于Betweenness算法在虚拟能源短缺风险传输网络中评价并识别局地能源短缺风险级联效应的关键传输节点； 将初始能源短缺风险与多区域投入产出模型相结合，构建虚拟能源短缺风险传输网络的具体内容为： 采用Ghosh逆矩阵来评估虚拟能源短缺风险的传播的表达式为： ； 式中：表示虚拟能源短缺风险的传播矩阵，其中元素表示区域部门对区域部门的级联效应； 是一个行向量，其中每个元素表示各区域内各部门的初始能源短缺风险，表达式是指向量对角化的过程； 矩阵被称为Ghosh逆矩阵，其元素表示区域部门生产单位产品所累计导致的区域部门的产出量，为多区域投入产出模型中的直接产出系数矩阵，为单位矩阵； 将Ghosh逆矩阵进行泰勒展开后，将能源短缺风险分解为不同的生产水平： ； ； 供应链路径从区域内的部门开始，穿过部门，并在该区域内的部门结束，由该路径产生的级联效应的表达式为： ； 式中：表示供应链路径的权重； 代表区域部门的初始能源短缺风险； 元素是矩阵B中的元素； 所述虚拟能源短缺风险传输网络由供应链路径组成； 基于Betweenness算法在虚拟能源短缺风险传输网络中评价并识别局地能源短缺风险级联效应的关键传输节点的具体内容为： 式中：表示部门的Betweenness； 表示虚拟能源短缺风险传输网络中的部门数； 表示供应链路径两端之间的部门的出现时间； 通过部门的供应链路径的总权重定义为，的表达式为： 式中：表示部门上游部门的数量，表示部门下游部门的数量，和都是大于或等于1的整数；表示一个在元素处有1其他元素为零的矩阵；表示一个大小为的单位列向量，其所有元素都等于1；，部门的Betweenness表达式为： ； 式中：矩阵由Ghosh逆矩阵和直接输出系数矩阵组成，矩阵中的元素表示由部门的单一产出产生的部门的直接和间接产出； 将所有节点的Betweenness值相加并求平均值，得到均值： ； 式中为网络中的节点总数； 通过均值倍数法，设定关键节点的筛选阈值，即的倍数：； 式中为倍数因子，设为2； 比较每个区域部门节点的Betweenness值与阈值的大小，若某节点的Betweenness值，则判定其为局地能源短缺风险级联效应的关键传输节点。

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