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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取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：CN115186970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210574772.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取方法及系统是由蔡玲嘉;王鑫根;黄华茂;肖嘉丽设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电网信息资源与管理方法技术领域，具体涉及一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取方法，包括如下步骤：S1：利用电力大数据平台汇集不同数据库的事务项集数据信息；S2：采用两位二进制数编码事务项集k中各事务项的存储情况和关联状态；S3：采用Apriori算法迭代获取频繁k‑项集；S4：构建适应度函数以评价频繁k‑项集中事务项间关系的紧密程度，确定适应度函数值最大为初始最佳位置；S5：采用鲨鱼智能算法优化Apriori算法关联规则，即对适应度函数优化，寻找最优事务项组合；S6：在频繁kmax‑项集中找到最优事务项组合，转至S2，编码反解，得到最优事务项组合关联过程，即疑点最强的事务项组合。

本发明授权一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电力大数据平台的数字审计疑点提取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：利用电力大数据平台汇集不同数据库的事务项集的数据信息；所述数据信息包括事件名字、负责人和厂家的信息； S2：采用两位二进制数编码事务项集k中各事务项的存储情况和关联状态； S3：采用Apriori算法迭代获取频繁k-项集； S4：构建适应度函数以评价频繁k-项集中事务项之间关系的紧密程度，确定适应度函数值最大即为初始最佳位置； S5：采用鲨鱼智能算法优化Apriori算法的关联规则，即将适应度函数作为目标函数对其进行优化，进而寻找最优事务项组合； S51：设定频繁k-项集的项为M，对事务项组合的位置、寻优初始速度进行初始化； S52：结合适应度函数，采用鲨鱼智能算法寻找得到频繁k-项集中的最优事务项组合，转至S3，直至找到频繁k-项集中的最优事务项组合； S6：在频繁kmax-项集中找到最优的事务项组合，转至S2，采用两位二进制数编码进行编码反解，进而得到最优事务项组合的相关关联过程，即疑点最强的事务项组合； 所述S2中，两位二进制数包括： 第一位二进制数，所述第一位二进制数表示该事务项是否存在；其中，1表示存在，0表示不存在； 第二位二进制数，所述第二位二进制数表示该事务项的关联状态；其中，1表示该事务项为规则前件，0表示该事务项为规则后件； 所述S4中，适应度函数fX→Y的计算表达式为： fX→Y=supportX→Y·ConfidenceX→Y 其中，supportX→Y为关联规则X→Y的支持度，ConfidenceX→Y为关联规则X→Y的置信度； 所述S51中，初始化的过程包括： 位置初始化，频繁k-项集中的事务项组合的初始位置为： 式中，M为频繁k-项集中的事务项集总数； 其中，，其为第i个频繁k-项集中的事务项组合的位置向量；n为第i个事务项集中事务项j的总数，为频繁k-项集中的事务项组合的初始位置； 寻优速度初始化，系统初始化寻找频繁k-项集中的事务项组合的寻找速度矢量为： 其中，，其为寻找频繁k-项集中的第i个事务项组合的速度向量；m为第i个事务项集中事务项j的总数，为寻找频繁k-项集中第i个事务项集中第j个事务项组合的速度； 所述S52中，鲨鱼智能优化算法寻找频繁k-项集中的最优事务项组合的过程包括： S521：采用鲨鱼智能优化算法对适应度函数极值点的事务项进行局部寻优，并对寻找到的新位置进行适应度函数值大小排序，保留前一半数据的位置为最佳位置； S522：当前后两次迭代间的适应度函数小于设定阈值时，采用混沌映射跳出局部最优，转至所述S3进行迭代，直至完成设定迭代次数，即k=kmax； 所述S521中，采用鲨鱼智能算法进行寻优过程中，系统在寻找频繁k-项集中最优事务项组合过程中，寻找速度更新的计算表达式为： 式中，表示频繁k-项集中第i个事务项集中第j个事务项组合的速度；fx为适应度函数；是均匀分布在[0,1]之间的随机数；； 其中，鲨鱼寻优过程中的运动方式包括： 前进运动，模拟鲨鱼向适应度函数极值点的位置前进，即是系统向适应度函数极值点处的事务项组合的位置前进，其因前进运动产生的新位置的计算表达式为： 式中，为第k次迭代过程中事务项组合物的位置，为第k次迭代过程中系统寻找事务项组合物的速度，为第k次迭代的时间； 旋转搜索，用于避免前进运动搜寻到的适应度函数极值点位置局部最优，进而旋转搜索实现局部寻优，其在第k+1次迭代中因旋转搜索产生的新位置的计算表达式为： 式中，p=1,2,...,P，P为位置搜索中每个阶段的事务项组合的数量，P点的位置搜索在附近；为均匀分布在[-1,1]之间的随机数； 当系统在模拟鲨鱼进行旋转搜索过程中找到一个更优的点，会去掉该点，并继续搜索。

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