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中国标准化研究院陆小伟获国家专利权

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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种多维度风险管理成熟度模型的构建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:CN120494525B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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:202510666989.8,技术领域涉及:G06Q10/0635;该发明授权一种多维度风险管理成熟度模型的构建方法及系统是由陆小伟;李亚;宁秀丽;宋荷靓;王双;赵思萌;彭彬;吴芳设计研发完成,并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

一种多维度风险管理成熟度模型的构建方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种多维度风险管理成熟度模型的构建方法及系统,包括采集预设电力系统的监测数据和风险管理数据,对所述监测数据和所述风险管理数据进行预处理;对所述监测数据进行风险识别获得风险数据,采用先验算法通过所述风险数据获取风险类型,通过所述风险管理数据进行电力预测获取管控数据;对所述管控数据和所述风险类型进行动态因果匹配获得匹配度,获得管理数据和模糊数据,根据所述历史数据和所述模糊数据进行纵向对比评估获得优化程度,将所述优化程度大于优化阈值的所述模糊数据添加到所述管理数据中;根据对所述管理数据进行横纵向成熟度综合对比构造成熟度评估函数,根据所述成熟度评估函数构建电力风险管理成熟度模型。

本发明授权一种多维度风险管理成熟度模型的构建方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种多维度风险管理成熟度模型的构建方法,其特征在于,包括以下步骤: 采集预设电力系统的监测数据和风险管理数据,对所述监测数据和所述风险管理数据进行预处理;所述风险管理数据包括设备故障风险管理、燃料供应风险管理、电网运行安全风险管理、分布式资源聚合风险管理、电力供应不足或过剩风险管理;所述监测数据包括待分析数据和历史数据; 对所述监测数据进行风险识别获得风险数据,采用先验算法通过所述风险数据获取风险类型,通过所述风险管理数据进行电力预测获取管控数据;所述风险类型包括单一风险类型和多风险类型; 对所述管控数据和所述风险类型进行动态因果匹配获得匹配度,将匹配度大于匹配阈值的管控数据作为管理数据,反之作为模糊数据,根据所述历史数据和所述模糊数据进行纵向对比评估获得优化程度,将所述优化程度大于优化阈值的所述模糊数据添加到所述管理数据中; 根据对所述管理数据进行横纵向成熟度综合对比构造成熟度评估函数,根据所述成熟度评估函数构建电力风险管理成熟度模型,输出目标模型; 根据所述历史数据和所述模糊数据进行纵向对比评估获得优化程度的方法,包括: 按照监测类型对模糊数据进行分类,通过高斯混合模型划分远离分类中心的模糊数据,获得分类数据;监测类型包括环境参数、运行参数、经济因素和设备状态; 按照时间戳将历史数据和分类数据对齐,根据客观赋权计算综合优化程度: ; 其中第b次风险管理的综合优化程度为,监测时间上限为,监测的起始时间为,监测的截止时间为,第b次风险管理的响应时间为,第z个分类的第x个分类数据为,分类数据在第t时刻的值为,第x个历史数据在第t时刻的值为,分类的数量为,第x个权重系数为; 根据对所述管理数据进行横纵向成熟度综合对比构造成熟度评估函数的方法,包括: 获取其它电力系统不同区域的风险管理数据,作为横向对照数据,将同一电力学习通在不同时间点的管理数据作为纵向对照数据,对横向对照数据进行归一化; 采用指数平滑法计算纵向对照数据的变化趋势: ; 其中平滑系数为,趋势值为h,第t-1时刻的趋势值为,第t时刻的纵向对照数据为; 根据横向对照数据进行横向成熟度评估,获得横向成熟度,表达式为: ; 其中横向成熟度为,横向对照数据的数量为,第i个横向对照数据为,第i个横向对比数据的参考值为,第i个横向对照数据的响应时间为; 根据纵向对照数据和变化趋势进行纵向成熟度评估,获得纵向成熟度,表达式为: ; 其中纵向成熟度为,纵向对照数据数据的数量为,纵向观测时间上限为,第t时刻的纵向对照数据为,第t时刻纵向对照数据的参考值为,第t时刻第v个纵向对照数据的变化趋势为,第v个纵向对照数据的响应时间为,第v个纵向对照数据的参考响应时间为; 根据横向成熟度和纵向成熟度构造成熟度评估函数,表达式为: ; 其中第b次风险管理的综合优化程度为,第b次风险管理的策略有效性为,风险管理的数量为M,优化项为,横向权重为,纵向权重为,优化权重为,映射函数为,第b次风险管理的成熟度评估函数为,第b次风险管理的纵向成熟度为,第b次风险管理的横向成熟度为。

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中国标准化研究院,其通讯地址为:100080 北京市海淀区知春路4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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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