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龙图腾网获悉广州汇通国信科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理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：CN119761817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411820963.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理系统是由李保平;谢超;阮光宗;杨建荣;李启航;欧再辉设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理系统，该系统包括基础支撑层、业务管控层、智能分析层和协同治理层。其中，基础支撑层通过数字孪生技术构建电网设备运行状态实时映射模型；业务管控层实现运行监控和检修管理的协同；智能分析层基于改进贝叶斯网络对数据进行分析，实现电网态势评估和风险预测；协同治理层根据分析结果执行分级响应。本发明解决了传统电网运行管理中信息孤岛、风险预测不准确、响应不及时等技术问题，实现了电网运行状态的精准感知、风险的智能预测、处置的协同联动，显著提高了电网运行管理的智能化和自动化水平，为电网安全稳定运行提供了有力保障。

本发明授权一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的电网运行风险预测与协同治理系统，其特征在于，包括基础支撑层、业务管控层、智能分析层和协同治理层； 其中，所述基础支撑层包括数据采集子模块、数据处理子模块和数据建模子模块，采集并存储电网运行数据，将采集的数据通过数据清洗、标准化处理后，构建包括设备拓扑关系、检修作业规程和调度操作流程的电网数字孪生模型，所述数字孪生模型实时反映电网物理设备的运行状态； 所述业务管控层包括运行监控子模块和检修管理子模块，基于数字孪生模型构建业务监控体系，实现运行监控和检修管理，并将结构化的监控数据传送至智能分析层； 所述智能分析层包括态势感知子模块和风险分析子模块，基于改进贝叶斯网络对数据进行分析，输出电网态势评估和风险预测结果，并传送至协同治理层； 所述协同治理层包括应急响应子模块，根据分析结果执行应急响应，通过移动应用终端下发处置指令； 所述改进贝叶斯网络的具体实现包括： 基于网络观测变量、状态变量和连接关系，构建包含T个时间片段的动态贝叶斯网络结构，其中表示网络节点集，每个节点包含t和t-1两个时刻的状态变量，E表示节点间的时序转移关系； 基于设备关联故障记录构建节点条件概率表CPT，利用EM算法迭代优化CPT参数，所述EM算法通过E步计算未观测状态的条件概率，M步最大化完整数据的期望似然估计概率参数，迭代优化得到最优参数，其中，EM算法的优化过程为： E步，根据当前参数θ估计未观测数据的条件概率分布： 其中D为观测数据，即所述运行监控子模块输出的设备异常描述和工况特征，Y为所述状态变量，即所述检修管理子模块输出的作业记录和设备状态； M步，最大化完整数据的期望似然函数得到新的参数估计： 其中，为最优的条件概率估计值，PD|CPT为在当前条件概率下观测到数据D的似然概率； 通过设备重要性权重修正概率转移矩阵，公式为： 其中，为修正后的条件概率，为原始条件概率，X为所述观测变量，即所述运行监控子模块输出的设备异常描述和工况特征，为设备重要性权重矩阵，基于所述设备基本属性中的电压等级、设备拓扑关系矩阵T中的连接关系以及运行属性确定；针对所述变量X，利用MAP准则计算网络状态变量的概率分布，公式为： 其中，PX|Y为似然概率，PY为状态变量的先验概率； 采用前向算法计算时刻的风险概率，公式为： 其中，为t+k时刻的状态，为从1到t时刻的观测序列，为状态转移概率，为t时刻的状态后验概率； 基于所述条件风险传播概率矩阵计算风险传播路径，公式为： 其中，R为所述风险关联矩阵，基于所述设备拓扑关系矩阵T描述所述设备间的关联关系。

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