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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种电力系统故障风险诊断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：CN119557768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510120515.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种电力系统故障风险诊断方法及系统是由陈晓红;唐加乐;胡东滨;徐雪松设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统故障风险诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统故障风险诊断技术领域，具体公开了一种电力系统故障风险诊断方法及系统，通过搭建电力系统故障风险诊断系统，基于电力系统故障风险诊断系统实施电力系统故障风险诊断方法，在本方法中，建立基于时间变化的时空动态模型，以实时获取各个节点状态和各个线路状态作为输入，通过时空动态模型实现对其下一时刻状态的预测，进而对系统故障进行多维度分析，最后由智能决策与反馈调整单元来进行对电力系统故障风险概率的计算，并进行判别、精确对比划分故障等级，解决了传统的风险诊断模型，存在缺乏对不同灾害情境的通用数学建模，难以全面反映灾害对电力系统的多重影响的问题。

本发明授权一种电力系统故障风险诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力系统故障风险诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：实时采集多源数据并进行预处理，获得系统故障发生时段灾害数据信息集，包括气象数据信息、设备监测数据，构建得到的受灾前及受灾后的系统网络拓扑图、系统故障发生时段的灾害数据信息；步骤S2：根据受灾前及受灾后的系统电网拓扑图识别节点与线路状态变化，得到各个节点状态和各个线路状态，并对各节点状态与线路边属性进行标注处理得到标注结果，获得标注结果集，并将其划分为标注结果训练集和标注结果测试集；步骤S3：构建时空动态模型，基于标注结果训练集对时空动态模型进行训练，并基于标准结果测试集对训练好的时空动态模型进行测试，测试合格后保存为新的时空动态模型；步骤S4：基于步骤S3所获得的新的时空动态模型，将系统运行的各个节点状态和各个线路当前时刻的状态，以各节点的状态向量作为输入，对下一时刻的系统故障进行多维度分析；步骤S41：基于步骤S1中所采集到的系统故障发生时段灾害数据信息集，以各节点的故障概率为结果，构建节点故障风险计算模型；步骤S42：基于步骤S41中的节点故障风险计算模型，以各线路故障概率为结果，构建线路故障风险计算模型；步骤S5：基于步骤S41所建立的节点故障风险计算模型，计算节点对灾害因子的敏感度，获得综合敏感度因子；步骤S6：设立灾害预警敏感因子，当综合敏感度因子的大小超过灾害预警敏感因子时，基于节点故障风险计算模型、线路故障风险计算模型及气象信息系统对下一时刻的气象灾害预测信息，对电力系统故障风险量化指标进行计算获得系统故障概率，并根据系统故障概率的大小对系统管理人员进行风险反馈预警以及故障大小。

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