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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利基于电网数据风险的预测评估方法、装置和存储介质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：CN118568546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410731966.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于电网数据风险的预测评估方法、装置和存储介质是由戴涛;梁志宏;杨祎巍;许爱东;杜金燃;赖博宇;徐传懋设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电网数据风险的预测评估方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于电网数据风险的预测评估方法、装置和存储介质，该方法包括：获取业务运行数据和文本数据；对业务运行数据进行风险类别批注处理，得到第一批注数据，并对文本数据进行情感类别批注处理，得到第二批注数据；将第一批注数据与第二批注数据输入至组合网络模型中进行训练，得到训练后的风险预测模型，组合网络模型为CNNs和Attention的组合网络；将当前时刻下获取的电网数据输入至风险预测模型中，得到输出的对应的预测风险状态。该方法在分析电网数据安全的过程中，通过引入情感指标，利用CNNs+Attention神经网络提取数据之间的特征，对电网数据风险状态进行及时的预测评估。

本发明授权基于电网数据风险的预测评估方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于电网数据风险的预测评估方法，其特征在于，包括： 获取业务运行数据和文本数据，所述业务运行数据为电网数字化业务运行平台的历史运行数据，所述文本数据为从所述电网的内部网络获取得到的各分子公司的运行文本数据； 对所述业务运行数据进行风险类别批注处理，得到第一批注数据，并对所述文本数据进行情感类别批注处理，得到第二批注数据； 将所述第一批注数据与所述第二批注数据输入至组合网络模型中进行训练，得到训练后的风险预测模型，所述组合网络模型为CNNs和Attention的组合网络； 将当前时刻下获取的电网数据输入至所述风险预测模型中，得到输出的对应的预测风险状态； 将所述第一批注数据与所述第二批注数据输入至组合网络模型中进行训练，得到训练后的风险预测模型，包括： 获取所述第一批注数据的数据存储时间，并根据所述数据存储时间，对所述第一批注数据设置对应的数据权重值，得到第一处理数据； 基于LSTM神经网络，从所述第二批注数据中提取出对应的情感特征，并根据所述情感特征对所述第二批注数据进行分类预测，得到对应的预测情感类别； 将所述预测情感类别转换为对应的类别数值后作为目标情感特征与所述第一处理数据组成目标特征数据； 将所述目标特征数据输入至CNNs和Attention的组合网络中进行训练，得到训练后的所述风险预测模型。

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