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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种基于数字孪生的电力通信网络风险预警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：CN120110941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510541798.9，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权一种基于数字孪生的电力通信网络风险预警方法及系统是由娄佳;陈婉珂;李焕;王潮儿;胡梓民;秦枫;张文正;贺文迪;何乐;陆燕;厉立峰;李凌设计研发完成，并于2025-04-28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力通信网络风险预警方法及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力通信网络风险预警方法及系统，该方法包括：构建目标电力通信网络对应的数字孪生网络，并对数字孪生网络进行子网选取，确定目标电力通信网络对应的联邦学习架构，其中，联邦学习架构包括服务端和与服务端连接的若干客户端，每一客户端对应一子网；基于数字孪生网络生成模拟流量数据，并将模拟流量数据传输至联邦学习架构，以使每一客户端获取对应的本地数据；基于若干次迭代训练步骤，得到服务端的目标全局模型；基于目标电力通信网络获取实际流量数据，将实际流量数据输入目标全局模型，并根据得到的流量识别结果判断是否发出风险预警告警。本发明可以有效提升电力通信网络的风险预警能力。

本发明授权一种基于数字孪生的电力通信网络风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的电力通信网络风险预警方法，其特征在于，包括： 构建目标电力通信网络对应的数字孪生网络，并对所述数字孪生网络进行子网选取，确定所述目标电力通信网络对应的联邦学习架构，其中，所述联邦学习架构包括服务端和与所述服务端连接的若干客户端，每一所述客户端对应一子网； 基于所述数字孪生网络生成模拟流量数据，并将所述模拟流量数据传输至所述联邦学习架构，以使每一所述客户端获取对应的本地数据； 基于若干次迭代训练步骤，得到所述服务端的目标全局模型，其中，每次迭代训练步骤包括：获取所述服务端的当前全局模型，并将所述当前全局模型发送至每一所述客户端，以使每一所述客户端基于对应所述本地数据训练所述当前全局模型，通过所述服务端对每一所述客户端训练得到的第一全局模型进行聚合得到第二全局模型，并将所述第二全局模型表征为当前全局模型； 基于所述目标电力通信网络获取实际流量数据，将所述实际流量数据输入所述目标全局模型，并根据得到的流量识别结果判断是否发出风险预警告警； 所述通过所述服务端对每一所述客户端训练得到的第一全局模型进行聚合得到第二全局模型，包括： 基于每一所述客户端的本地数据所包含的样本数量，确定对应第一全局模型的第一权重因子； 对每一所述客户端的第一全局模型进行性能评估，确定对应第一全局模型的第二权重因子； 基于所述第一权重因子和所述第二权重因子对每一所述第一全局模型进行加权聚合，得到第二全局模型； 采用如下公式计算对应第一全局模型的第一权重因子： 其中，表示第i个客户端的第一全局模型的第一权重因子，表示第i个客户端的本地数据所包含的样本数量，表示所有客户端的本地数据所包含的样本数量总和； 采用如下公式计算对应第一全局模型的第二权重因子： 其中，表示第i个客户端的第一全局模型的第二权重因子，表示第i个客户端的第一全局模型的识别准确率，表示所有客户端的第一全局模型的识别准确率总和。

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