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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司;国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司申请的专利基于聚类处理的数据安全评估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：CN120654256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511164257.5，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于聚类处理的数据安全评估方法及系统是由沈硕;栗志鹏;刘少博;杨浩;董蕊;张金秀;王军;宋凯;梁保洋;尧阿敏;田琳设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类处理的数据安全评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于聚类处理的数据安全评估方法及系统，方法包括数据采集、数据相干性检测、聚类处理和数据安全评估。本发明属于数据处理领域，具体是指基于聚类处理的数据安全评估方法及系统，本方案通过计算每对母线间的相关性，并引入图模型表示电力网络，有助于识别关键路径和潜在的故障点；通过自适应遗传操作进一步优化初步异常区域的分区，基于实时数据和外部因素的影响，动态更新权重矩阵，提高应对复杂和变化的电力系统环境的能力；基于自适应投影度量精确地评估待检测区域的异常情况，进而提高数据安全评估效果。

本发明授权基于聚类处理的数据安全评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于聚类处理的数据安全评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集；采集电力系统运行数据； 步骤S2：数据相干性检测； 步骤S3：聚类处理； 步骤S4：数据安全评估； 在步骤S3中包括步骤S31：嵌入聚类，对初步异常区域数据构建多层图模型，将母线和数据表示为单一顶点集，将不同属性作为独立层的边，每层的图通过邻接矩阵表示，构建规范化拉普拉斯矩阵；表示为：；通过最小化数据异常的影响构建多目标优化函数，包括：最小化有功功率流中断，表示为：；最小化无功功率流中断，表示为：；求解规范化拉普拉斯矩阵的特征向量，表示为：；其中，A是邻接矩阵，表示母线间的连接关系；D是度矩阵，节点度值的对角矩阵；是初步异常区域的母线集合；和分别是母线间的有功功率流和无功功率流；E是特征向量矩阵；i和j是母线索引； 在步骤S2中，所述数据相干性检测是构建相关系数灵敏度矩阵；从电力系统中提取母线的运行数据，计算每对母线间的相关性，表示为：；以相关性矩阵为基础构建图模型，其中母线为节点，引入加权边介数构建边权重，边权重表示为：；使用Newman算法进行聚类，计算边介数，删除最大边介数的边，直到分裂为k2个子簇；评估聚类效果，输出电力系统的正常和异常数据区域；评估聚类效果表示为：；预先设有聚类阈值和相关性阈值，将相关性高于相关性阈值且聚类效果高于聚类阈值的簇标记为正常区域，反之标记为初步异常区域；其中，是去除和的数据集；数据点对应母线数据；是第i个母线数据和第j个母线数据的相关系数；和是母线数据的标准差；Cov·|·是偏协方差；Q是聚类效果；m是图中边的总数；Aij是母线相关性；ki和kj是母线与其他母线相连的边权值之和；是母线集合；是指示函数，若母线同属同一簇，则为1，反之为0；和是母线所属簇；和是边权重系数；s、t和v是节点；是从节点s到节点t的所有最短路径中，经过节点v的路径数量；是从节点s到节点t的所有最短路径的数量。

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甘肃省电力公司;国网思极飞天(兰州)云数科技有限公司，其通讯地址为：730046 甘肃省兰州市城关区北滨河东路8号；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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