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龙图腾网获悉北京中电建科技发展集团有限责任公司申请的专利基于人工智能的电力工程风险分级预警方法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：CN120911965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511084623.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于人工智能的电力工程风险分级预警方法是由宋稳娣;马洪亮;黄玮设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的电力工程风险分级预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能的电力工程风险分级预警方法，包括：在每个时刻获取每个维度的环境因素数据和设备运行数据，标记故障时刻；根据故障时刻下每个维度的环境因素数据的相对变化情况，结合环境因素数据的偏离情况，得到环境因素数据的风险系数；根据故障时刻之前每个历史时刻下每个维度的设备运行数据和历史时刻至故障时刻之间的时间间隔，结合相关性和风险系数得到设备运行数据的风险系数；根据风险系数和每个故障时刻之前每个历史时刻在相同维度的数据变化情况得到每个时刻的风险程度，构建风险分级模型，对电力工程风险分级预警。本发明能够有效识别潜在故障的高风险设备，预警效果较好。

本发明授权基于人工智能的电力工程风险分级预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电力工程风险分级预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在矿山电力工程历史数据中，在每个时刻分别获取每个维度的环境因素数据和每个维度的设备运行数据，并标记每次发生设备故障的故障时刻； 根据故障时刻下每个维度的环境因素数据的相对变化情况，结合故障时刻之前历史时刻下每个维度的环境因素数据的偏离情况，得到每个故障时刻下每个维度的环境因素数据的风险系数； 根据故障时刻之前每个历史时刻下每个维度的设备运行数据和历史时刻至故障时刻之间的时间间隔，结合故障时刻之前每个历史时刻下所述设备运行数据和环境因素数据之间的相关性以及所述风险系数，得到每个故障时刻下每个维度的设备运行数据的风险系数； 利用风险系数对每个故障时刻之前每个历史时刻在相同维度的数据变化情况进行综合，得到每个故障时刻之前每个历史时刻的风险程度，根据所述风险程度构建风险分级模型，用于对电力工程风险分级预警； 所述根据故障时刻下每个维度的环境因素数据的相对变化情况，结合故障时刻之前历史时刻下每个维度的环境因素数据的偏离情况，得到每个故障时刻下每个维度的环境因素数据的风险系数，具体包括： 根据每个维度在所有故障时刻下的环境因素数据与预设数值的偏差情况，得到每个维度的环境因素数据与故障发生的相关度指标； 根据每个维度在每个故障时刻的前一个历史时刻下的环境因素数据与预设的环境故障阈值之间的偏离情况，结合所述相关度指标，得到每个故障时刻下每个维度的环境因素数据的风险系数，包括：对于任意一个维度的环境因素数据，将每个故障时刻的前一个历史时刻的环境因素数据与预设的环境故障阈值之间的差异的负相关系数，作为每个故障时刻在该维度下的环境偏离因子，将所述环境偏离因子与相同维度环境因素数据对应的相关度指标之间的乘积的归一化结果作为每个故障时刻下该维度的环境因素数据的风险系数； 所述根据故障时刻之前每个历史时刻下每个维度的设备运行数据和历史时刻至故障时刻之间的时间间隔，结合故障时刻之前每个历史时刻下所述设备运行数据和环境因素数据之间的相关性以及所述风险系数，得到每个故障时刻下每个维度的设备运行数据的风险系数，具体包括： 将任意一个维度的设备运行数据作为选定运行数据，将任意一次发生设备故障的故障时刻作为目标故障时刻； 基于目标故障时刻之前每个历史时刻的选定运行数据与每个维度的环境因素数据之间的相关系数，确定目标故障时刻下选定运行数据与每个维度的环境因素数据之间的相关特征因子； 根据目标故障时刻下选定运行数据与每个维度的环境因素数据之间的相关特征因子以及相同维度的环境因素因子对应的风险系数，得到目标故障时刻下选定运行数据的基础风险指标； 根据目标故障时刻之前每个历史时刻下选定运行数据的历史差异情况，结合目标故障时刻与之前每个时刻之间的时间间隔，得到目标故障时刻下选定运行数据的故障变化指标； 对目标故障时刻下选定运行数据的基础风险指标和故障变化指标之间的乘积进行归一化处理得到目标故障时刻下选定运行数据的风险系数； 所述根据目标故障时刻之前每个历史时刻下选定运行数据的历史差异情况，结合目标故障时刻与之前每个时刻之间的时间间隔，得到目标故障时刻下选定运行数据的故障变化指标，具体包括： 将目标故障时刻之前每个历史时刻作为参考时刻，对每个参考时刻与目标故障时刻之间的时间间隔进行负相关处理，得到每个参考时刻的时间衰减权重； 每个参考时刻与相邻的前一个参考时刻之间选定运行数据的差值绝对值与每个参考时刻的选定运行数据之间的比值，作为每个参考时刻的选定运行数据的变化趋势因子； 利用每个参考时刻的时间衰减权重，对所述变化趋势因子进行加权求和，得到目标故障时刻下选定运行数据的故障变化指标； 所述利用风险系数对每个故障时刻之前每个历史时刻在相同维度的数据变化情况进行综合，得到每个故障时刻之前每个历史时刻的风险程度，具体包括： 将任意一次发生设备故障的故障时刻的前一个历史时刻作为选定时刻，将选定时刻之前每个历史时刻作为对照时刻； 对每个对照时刻与选定时刻在每个维度的工程监测数据之间的差值绝对值进行负相关处理，得到每个对照时刻在每个维度的数据差异指标；其中，工程监测数据包括环境因素数据和设备运行数据； 利用选定时刻对应故障时刻下每个维度的工程监测数据的风险系数，对相同维度下每个对照时刻的数据差异指标进行加权求和，并进行归一化处理，得到每个对照时刻的风险程度。

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