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申请/专利权人：国网上海市电力公司

摘要：本申请涉及智能电网技术领域，具体地，涉及一种电网风险传递分析方法、电网风险关键节点确定方法、电网风险防控方法、系统、电子设备和存储介质。该电网风险传递分析方法包括：基于获取到的电网数据确定目标电网系统中的风险类型，以及各风险类型之间的关联关系；基于风险类型与各风险类型之间的关联关系构建用于表征目标电网系统中静态风险传递路径的电网风险知识图谱；基于风险类型与各风险类型之间的关联关系以及预先配置的映射规则，构建用于表征目标电网系统中动态风险传递路径的电网细胞自动机模型；基于电网风险知识图谱和电网细胞自动机模型对目标电网系统进行风险传递分析。提供了一种深度和广度更高的风险传递分析方法。

主权项：1.一种电网风险传递分析方法，其特征在于，包括：基于获取到的电网数据确定目标电网系统中的风险类型，以及各所述风险类型之间的关联关系；基于所述风险类型与各所述风险类型之间的所述关联关系构建用于表征所述目标电网系统中静态风险传递路径的电网风险知识图谱；基于所述风险类型与各所述风险类型之间的所述关联关系以及预先配置的映射规则，构建用于表征所述目标电网系统中动态风险传递路径的电网细胞自动机模型；基于所述电网风险知识图谱和所述电网细胞自动机模型对所述目标电网系统进行风险传递分析包括对目标电网系统进行风险态势感知分析，包括：针对各电力节点，对历史运行数据进行聚类识别，得到包含各电力节点典型运行状态的聚类结果数据集，包括：采用可变网格划分的密度偏差抽样法对所述历史运行数据进行抽样，得到抽样数据集合；针对各电力节点的抽样数据集合中的样本点，计算各样本点的可达距离；根据所述可达距离对各样本点进行排序，得到有序的结果队列；按照所述结果队列中各样本点的排列顺序绘制各样本点的可达距离图，得到针对各电力节点的聚类决策图；确定所述聚类决策图的领域距离阈值参数，并根据最小领域点数参数对所述抽样数据集合中的各历史运行数据进行聚类识别，得到包含各电力节点典型运行状态的所述聚类结果数据集；其中，所述典型运行状态是指各电力节点的运行参数处于预设正常运行参数范围内的状态；将各节点的节点实时指标数据作为输入，基于预先训练得到的节点状态预测模型确定各电力节点的节点预测状态，得到预测结果数据集；其中，所述节点状态预测模型为Transformer模型，所述Transformer模型在训练时采用分段损失函数；若所述预测结果数据集处于所述聚类结果数据集中，则确定当前节点的风险态势为健康状态；若所述预测结果数据集未处于所述聚类结果数据集中，则确定当前节点的风险态势为风险状态。

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权利要求：

百度查询： 国网上海市电力公司 电网风险传递分析、确定、防控方法、系统、设备和介质