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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利配电网数据资产脆弱性识别方法和装置、系统、存储介质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：CN119719670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411812525.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权配电网数据资产脆弱性识别方法和装置、系统、存储介质是由杨俊峰;龚钢军;杨佳轩;刘礼;陆俊;苏畅设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本配电网数据资产脆弱性识别方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种配电网数据资产脆弱性识别方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、根据配电网中的原始数据，得到数据资产集，同时将数据资产集划分为训练集和测试集；步骤S2、根据数据资产训练集、数据资产之间的相互关系和特征矩阵构建图；步骤S3、通过图神经网络和脆弱性融合策略将提取的脆弱性特征融合到图中，得到包含脆弱性融合特征的GNN模型；步骤S4、训练和优化脆弱性融合特征的GNN模型；步骤S5、将测试集输入到训练好的包含脆弱性融合特征的GNN模型中进行配电网数据资产脆弱性识别。采用本发明的技术方案，提高脆弱性识别的准确性和效率。

本发明授权配电网数据资产脆弱性识别方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网数据资产脆弱性识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1、根据配电网中的原始数据，得到数据资产集，同时将数据资产集划分为训练集和测试集；其中，原始数据包含：智能电表的用户用电信息、传感器的电网状态监测数据和控制设备的电网控制指令； 步骤S2、根据数据资产训练集、数据资产之间的相互关系和特征矩阵构建图； 步骤S3、通过图神经网络和脆弱性融合策略将提取的脆弱性特征融合到图中，得到包含脆弱性融合特征的GNN模型； 步骤S4、训练和优化脆弱性融合特征的GNN模型； 步骤S5、将测试集输入到训练好的包含脆弱性融合特征的GNN模型中进行配电网数据资产脆弱性识别； 步骤S1包括： 根据配电网中的原始数据，得到数据资产集； 对数据资产集进行数据清洗； 将数据清洗后的数据资产集划分为训练集和测试集； 从训练集中提取关键信息，得到每类数据资产的基础特征；其中，所述基础特征共同构成数据资产的特征矩阵； 所述脆弱性融合策略为：针对数据泄露、服务拒绝、数据完整性、数据可用性和数据依赖性脆弱性类型，为配电网数据资产定义特征融合策略。

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北电力大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区北农路2号；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”。