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基于人工智能技术的多维风险因素指标识别方法

发布时间: 2025-04-29

基本信息

合作方式： 技术咨询
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,新能源产业,人工智能,智能电网产业
成果介绍
本成果提出了一种基于人工智能技术的多维风险因素指标识别方法，旨在提升电力系统生产作业中的风险识别与管理能力。该方法通过工作危害分析（JHA）和危险性和可操作性分析（HAZOP），结合风险传导累积效应，构建多维风险矩阵和动态时序模型，全面识别变电检修、输电线路检修和配电检修中的风险因子。进一步，基于多维风险因素耦合作用，构建作业风险预测模型，利用机器学习和大数据技术挖掘风险演化机制，实现风险的动态评估与预测。此外，该方法还通过主观模糊赋权法和主客观动态融合的自适应赋权方法，量化风险识别结果，生成多维度作业风险评估模型，为电力系统生产作业提供智能化的风险管理工具，显著提升生产效率和安全性。
成果亮点
本成果的核心亮点在于其创新性的多维风险因素识别与评估机制。首先，通过结合JHA和HAZOP方法，系统能够精准识别电力生产作业中的多维度风险因素，涵盖人员、设备、环境等多个方面。其次，构建的多维风险矩阵和动态时序模型能够实时反映风险因素的变化趋势，为风险预测提供数据支持。此外，利用机器学习和大数据技术挖掘风险演化机制，实现了风险的动态评估与预测，显著提升了风险识别的准确性和时效性。该方法还通过主客观动态融合的自适应赋权方法，量化风险识别结果，进一步优化了风险评估的精度。最终，通过多维度作业风险评估模型，系统能够生成全面的风险评估报告，为电力系统生产作业提供智能化的风险管理解决方案，有效降低安全风险，提升生产效率。
团队介绍
本成果的研发团队在电力系统、数据融合、智能运维等领域拥有深厚的专业背景和丰富的实践经验。团队成员紧密合作，充分发挥各自在人工智能、机器学习、大数据分析等领域的专业优势，攻克了多维风险因素识别、风险演化机制挖掘和智能化风险评估中的多项技术难题。该团队不仅具备强大的技术研发能力，还具备将前沿技术与电力系统实际需求相结合的能力，为推动电力系统智能化运维的发展做出了重要贡献。
成果资料