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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别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：CN120373156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510864506.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别方法及系统是由欧阳文华;徐瑞泽;李长东;贺冬冬;王卫平设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别方法及系统，方法包括：通过采集目标区域内多源气象预报数据和电网拓扑结构数据，进行数据清洗与时空校准，利用知识图谱技术融合气象数据和电网状态数据，生成物理风险关联子图与连锁风险关联子图，分别采用概率仿真方法和图论级联失效分析方法分析电网设施的物理损坏风险与故障级联扩散风险，并确定电网的综合风险等级，并根据电网的综合风险等级生成电网风险热力图。实现电网区域风险等级的可视化表达，为电网调度运行和灾前预警提供决策依据。

本发明授权一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的恶劣天气电网风险识别方法，其特征在于，包括： 对目标区域内的多源气象预报数据和电网拓扑结构数据进行数据清洗和时空校准，得到气象数据和电网状态数据； 基于预设的知识图谱融合所述气象数据和电网状态数据，提取天气特征、电网设施的关联节点关系和风险传递路径，生成物理风险关联子图和连锁风险关联子图，其中，所述基于预设的知识图谱融合所述气象数据和电网状态数据，提取天气特征、电网设施的关联节点关系和风险传递路径，生成物理风险关联子图和连锁风险关联子图包括： 根据预设的知识图谱，将所述气象数据作为气象节点、电网状态数据作为电网设施节点； 通过关联分析方法建立气象节点与电网设施节点之间的关联关系； 识别气象数据与电网状态数据之间的风险传递路径； 基于所述关联关系和所述风险传递路径构建物理风险关联子图和连锁风险关联子图； 基于物理风险关联子图，采用概率仿真分析杆塔倾倒概率和导线舞动幅度，得到电网设施在恶劣天气条件下的物理损坏风险，其中，所述基于物理风险关联子图，采用概率仿真分析杆塔倾倒概率和导线舞动幅度，得到电网设施在恶劣天气条件下的物理损坏风险包括： 以物理风险关联子图为分析对象； 选取杆塔倾倒概率和导线舞动幅度作为分析指标； 根据物理风险关联子图中气象节点与电网设施节点的关联关系，建立杆塔倾倒概率和导线舞动幅度的概率模型； 根据杆塔倾倒概率和导线舞动幅度的概率模型，采用概率仿真方法，计算杆塔倾倒概率和导线舞动幅度； 基于杆塔倾倒概率和导线舞动幅度，确定电网设施在恶劣天气条件下的物理损坏风险； 基于连锁风险关联子图，结合图论级联失效分析，推演电网连锁故障传播范围，得到电网设施在恶劣天气条件下的故障级联扩散风险，其中，所述基于连锁风险关联子图，结合图论级联失效分析，推演电网连锁故障传播范围，得到电网设施在恶劣天气条件下的故障级联扩散风险包括： 以连锁风险关联子图为分析对象，电网设施的连锁故障传播范围作为分析指标； 根据连锁风险关联子图中气象节点与电网设施节点的风险传递路径，采用图论级联失效分析方法，识别气象数据与电网状态数据之间的风险传递路径； 基于风险传递路径，建立电网设施的连锁故障传播模型； 根据连锁故障传播模型，计算在恶劣天气条件下电网设施的连锁故障传播范围； 基于电网设施的连锁故障传播范围，确定电网设施在恶劣天气条件下的故障级联扩散风险； 基于电网设施在恶劣天气条件下的所述物理损坏风险和所述故障级联扩散风险，确定电网的综合风险等级； 根据电网的所述综合风险等级生成电网风险热力图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江西省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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