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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;南瑞集团有限公司;国电南瑞科技股份有限公司申请的专利基于贝叶斯网络的自然灾害链-电力系统-碳排估计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：CN115619009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211175919.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于贝叶斯网络的自然灾害链-电力系统-碳排估计方法是由章坚民;王雨宽;薛禹胜;薛峰;赖业宁;常康;宋晓芳;赵晓煦;徐益珑设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯网络的自然灾害链-电力系统-碳排估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于贝叶斯网络的自然灾害链‑电力系统‑碳排估计方法，使用突发事件模型对自然灾害链‑电力系统‑碳排变化过程进行基本建模，在此基础上利用贝叶斯网络在不确定性事件分析上的优点，分析基本模型，从中抽取关键要素和要素之间的关联关系，形成节点表和邻接矩阵，以此为基础构建贝叶斯网络进行推理计算，实现多自然灾害作用下电力系统的碳排放变化分析。本方法为后续电力系统抗灾优化、能源结构优化、减排固碳措施等提供了支持，同时也可以转移应用于其他的复杂碳排放过程分析。

本发明授权基于贝叶斯网络的自然灾害链-电力系统-碳排估计方法在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯网络的自然灾害链-电力系统-碳排估计方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、问题抽象与数据预处理 根据自然灾害链、电力系统、碳排放间的要素关系，构成单个自然灾害的突发事件模型： E＝I,S,O1 其中，I表示自然灾害要素集，S表示电力系统要素集，O表示碳排变化要素集；提取三者关联要素，将多个自然灾害的突发事件模型联系在一起，形成“自然灾害链-电力系统-碳排放”系统模型，明确系统模型中各要素之间的前后关联关系，以要素作为节点，确定各要素的取值以及概率信息，形成贝叶斯网络模型的节点表；以要素之间的关系构建邻接矩阵； 步骤二、贝叶斯网络构造 基于步骤一得到邻接矩阵构造贝叶斯网络实例，根据节点表中的信息向该贝叶斯网络实例注入各节点的名称、取值、概率信息，然后推导所有节点的先验概率，得到一个基本网络； 步骤三、贝叶斯网络推理更新 将观测到的新的要素取值作为证据变量，注入步骤二构建的贝叶斯网络中，重新向后推理更新各节点的后验概率，完成网络的推理更新； 步骤四、计算碳排变化估计结果 综合步骤三更新后的贝叶斯网络实例中输出层的后验概率信息，计算汇总贝叶斯网络实例中自然灾害链各个灾害对应的子网络输出层的碳排变化取值以及后验概率，输出估计结果。

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