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龙图腾网获悉国网信通亿力科技有限责任公司申请的专利基于人工智能的能源电力数据资产评估方法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：CN120216569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510698395.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于人工智能的能源电力数据资产评估方法是由刘锋;李金湖;陈岸青;许梓明;林海玉;余仰淇;刘化龙;潘鑫宇;刘燕秋;谢驰;王达琳;王彪;雷安翥;陈晓燕;包志艳设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的能源电力数据资产评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的能源电力数据资产评估方法，包括以下步骤：S1：获取能源电力行业的多源异构数据；S2：基于时序数据库和分布式存储构建数据库，存储多源异构数据；S3：根据多源异构数据，构建能源知识图谱；S4：构建多维价值评估模型，对数据资产的经济效益、质量指标、使用情况和潜在挖掘能力进行量化；S5：建立动态监控系统，基于多维价值评估模型和能源知识图谱，对数据资产全生命周期价值进行实时评估。本发明有效提升能源数据资产的利用效率。

本发明授权基于人工智能的能源电力数据资产评估方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的能源电力数据资产评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取能源电力行业的多源异构数据，包括现场设备数据、SCADA系统数据、历史记录数据、市场和外部数据； S2：基于时序数据库和分布式存储构建数据库，存储多源异构数据； S3：根据多源异构数据，构建能源知识图谱，将设备关联、能源流程链、市场变化信息建模为知识图谱，提供上下文增强信息； S4：构建多维价值评估模型，对数据资产的经济效益、质量指标、使用情况和潜在挖掘能力进行量化； S5：建立动态监控系统，基于多维价值评估模型和能源知识图谱，对数据资产全生命周期价值进行实时评估； 能源知识图谱通过一个有向属性图G进行建模： G=V,E,AV,AE； 其中，V：图中的节点集合；E：图中的边集合；AV节点的属性集合； AE边的属性集合； 有向属性图G，包括设备关联子图Gdevice、能源流程链子图Gprocess、市场变化子图Gmarket、气象影响子图Genv； 能源流程链路径通过图中路径推测： ； 其中，P为路径；vj表示节点j；vk表示节点k；eij表示节点vi与vj的边；ejk表示节点vj与vk的边； 路径权重Wp表示为流程中每个环节的额定功率损耗： ； 其中，floss定义为在设备间用于计算功率损耗的函数； 所述动态监控系统，包括数据流采集与存储模块、模型评估计算模块、知识图谱协同模块和反馈优化模块； 数据流采集与存储模块，通过ApacheKafka或Flink接入数据源，包括设备运行状态、市场波动信息、能源流程链监测信息、气象数据；并进行初步清洗和校验； 模型评估计算模块，利用多维价值评估模型对数据进行价值评估，通过周期性和事件触发机制进行价值计算与分析；动态调用知识图谱辅助实现价值的推断计算； 知识图谱协同模块，通过实体节点间的关联关系，推导数据的内在价值或问题，获取需要修复或优化的节点，并对数据进行修正或优化； 所述多维价值评估模型G P ,具体如下： G P =fG eco ,G qual ,G util ,G pot ； 其中：Geco为经济效益子模型；Gqual为质量指标子模型；Gutil为使用情况子模型；Gpot为潜在挖掘能力子模型；f•为加权模型。

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