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龙图腾网获悉华能汕尾风力发电有限公司申请的专利一种面向风电场站的供应链安全风险识别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：CN118428731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410568271.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种面向风电场站的供应链安全风险识别方法及系统是由林武;仇玉荣;黄杰伟;刘达柱;李木春;李健侃设计研发完成，并于2024-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向风电场站的供应链安全风险识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向风电场站的供应链安全风险识别方法及系统，涉及计算机安全技术领域，包括：采集风电场站供应链数据，进行数据预处理；基于NLP技术提取安全相关讨论的主题；训练随机森林模型预测风险级别，根据风险级别，触发风险响应流程。本发明提供的面向风电场站的供应链安全风险识别方法通过整合NLP技术和机器学习模型，实现了对供应链数据的自动化收集、处理和分析，以及基于风险等级的动态响应策略，显著提高了供应链安全管理的效率和效果。通过自动化的数据分析和实时的风险评估，能够及时识别并响应供应链中的安全威胁，从而提供更加灵活的供应链安全解决方案。

本发明授权一种面向风电场站的供应链安全风险识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向风电场站的供应链安全风险识别方法，其特征在于，包括： 采集风电场站供应链数据，进行数据预处理； 基于NLP技术提取安全相关讨论的主题； 训练随机森林模型预测风险级别，根据风险级别，触发风险响应流程； 所述风电场站供应链数据包括代码提交记录、安全漏洞报告、开发者社区讨论内容以及组件的文档和维护指南； 所述进行数据预处理包括去除重复项、填补缺失值和统一日期格式； 所述基于NLP技术提取安全相关讨论的主题包括分析开发者社区讨论内容，提取文本进行分析，利用LDA算法分析社区讨论文本，识别讨论主题，为每个文档分配主题，每个主题由一组关键词定义； 对每个识别出的讨论主题，使用TF-IDF算法提取关键词，评估每个关键词在文档中的重要性，为每个主题下的关键词赋予权重，构建主题-关键词矩阵，获取关键词频率； 对于与每个主题相关的漏洞，计算修复时间并进行统计分析； 基于提取的主题、关键词频率和漏洞修复时间，评估每个主题的社区讨论活跃度，将信息转化为数值特征； 所述评估每个主题的社区讨论活跃度表示为， 其中，表示文档d关于主题ti的分布权重，RTi表示与主题ti关联的平均漏洞修复时间，评估修复紧迫性，表示文档中关键词kj的TF权重，IDFkj表示关键词kj的逆文档频率，∈表示常数，i表示遍历主题，j表示遍历关键词； 所述将信息转化为数值特征表示为， 其中，S表示活跃度评分，C表示综合考量因素，Pi代表第i个讨论帖的参与度指数，根据帖子的回复数量、浏览量和互动情况确定，Vi表示第i个讨论帖中关键词的可视化影响力，通过分析关键词在社区讨论中的呈现频率确定，M表示讨论帖数量，ΔT表示考虑的时间段内社区讨论的时间分布，是讨论的开始和结束时间的差值，ω表示权重系数； 所述预测风险级别包括提取综合考量因素C、文档关于主题的分布权重以及文档中关键词的TF-IDF权重对和执行归一化处理，使用独热编码进行特征编码，将每个文档的和转换为固定长度的向量； 将综合考量因素C与标准化后的主题分布向量和关键词TF-IDF向量按顺序拼接成单一的综合特征向量，确定C为标量，和 各自转换为长度为N的向量，生成长度为1+2N的特征向量，将特征向量与预设风险库中风险级别匹配，形成训练数据集，将构建的特征向量作为机器学习模型的输入； 选择随机森林模型作为预测工具，使用训练集数据训练随机森林模型，利用测试集数据评估模型的性能，使用评估后的随机森林模型预测风险级别； 所述风险级别包括低风险等级、中风险等级和高风险等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华能汕尾风力发电有限公司，其通讯地址为：516600 广东省汕尾市陆丰市陂洋镇水坑湖村东北华能上坪石变电站第二层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。