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龙图腾网获悉江西腾达电力设计院有限公司申请的专利输变电工程造价风险全过程动态预警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：CN120746304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511241360.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权输变电工程造价风险全过程动态预警方法及系统是由李鹏;万晖;王丽;宫娅宁;付洪斌;江月设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本输变电工程造价风险全过程动态预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及输变电工程造价风险全过程动态预警方法及系统。所述方法包括：获取输变电工程各阶段造价数据及基准数据，构建标准化造价数据库；基于预设风险规则，构建包含静态风险指标、动态风险指标及阶段关联指标的风险指标体系；利用预设深度学习模型对所述造价数据与基准数据进行实时对比及趋势预测，精准识别造价风险点；根据所述风险点的偏差程度确定风险等级，生成分级预警信息并推送至对应终端；记录处理结果并更新数据库，实现全过程动态监控和风险预警，有效提升造价风险管理的实时性、准确性和决策效率，解决传统方法中预警滞后、风险覆盖不全面的问题。

本发明授权输变电工程造价风险全过程动态预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输变电工程造价风险全过程动态预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取输变电工程各阶段造价数据及基准数据，构建标准化造价数据库； 基于预设风险规则，构建风险指标体系，所述风险指标体系包括静态风险指标、动态风险指标及阶段关联指标； 基于所述风险指标体系，利用预设深度学习模型对所述造价数据库中的造价数据与基准数据进行实时对比及趋势预测，识别造价风险点，其中，所述利用预设深度学习模型对所述造价数据库中的造价数据与基准数据进行实时对比及趋势预测，识别造价风险点，包括： 将所述静态风险指标、动态风险指标及阶段关联指标输入所述深度学习模型，通过所述深度学习模型同步执行造价数据与基准数据的特征比对和跨阶段趋势推演，生成包含静态偏差量、动态趋势概率及衔接突变系数的风险决策向量； 当检测到所述静态偏差量超过所述静态风险指标，或所述动态趋势超出所述动态风险指标，或所述衔接突变系数突破所述阶段关联指标时，识别对应类型的造价风险点并确定该造价风险点的在造价清单中的章节标识位置、造价影响范围及当前造价偏差并输出； 根据所述造价风险点的偏差程度，确定风险等级并生成分级预警信息推送至对应终端，其中，所述根据所述造价风险点的偏差程度，确定风险等级并生成分级预警信息推送至对应终端，包括： 基于所述风险决策向量中的静态偏差量、动态趋势概率及衔接突变系数，计算复合偏差率，并根据预设映射规则确定风险等级；所述风险等级包括轻微、一般或严重，其中，基于所述风险决策向量中的静态偏差量、动态趋势概率及衔接突变系数，计算复合偏差率，通过以下公式实现： 其中为复合偏差率，为静态偏差量，表示当前阶段分项造价实际值，表示基准造价数据，表示建筑工程费、设备购置费、安装工程费及其他费用设定的静态风险指标所对应的偏差阈值；为动态趋势概率，表示由所述深度学习模型输出的所述动态趋势对应的未来N个周期造价超出所述动态风险指标的概率值，取值为；为衔接突变系数，表示当前工程阶段的实际造价总值，表示前一工程阶段的实际造价总值；，和为动态权重因子，满足； 基于所述风险等级，生成预警信息；所述预警信息包括所述风险等级对应的风险点在造价清单中的章节标识位置；反映所述风险点当前造价偏差值与预测偏差值的量化矩阵；所述风险点的造价影响范围； 通过规则引擎将所述预警信息按风险等级匹配推送路径，风险等级为严重时推送至第一类终端并触发所述第一类终端上预设的紧急响应流程，风险等级为轻微、一般时推送至第二类终端并关联提供预设的历史风险处置参考信息； 记录所述分级预警信息的处理结果，并依据所述处理结果更新所述标准化造价数据库。

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