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龙图腾网获悉北京邮电大学;深圳供电局有限公司申请的专利一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性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：CN115689191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211329685.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性评估方法是由左金鑫;郭亿鸿;郭子裕;何智帆;刘涛;林福宏;陆月明设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性评估方法，属于信息安全领域；具体为：首先，针对各智能电网系统，输入该类系统的安全性需求与权威安全标准，并制定各初始的安全性评价指标体系；然后，选取N个同类智能电网系统作为待评价对象，对初始的安全性评价指标体系进行优化，得到简约指标集X'；通过进一步计算简约指标集X'中各指标的权重；最后，利用简约指标集X'中各指标，结合各自的权重，进行N个待评价对象的模糊综合评价；本发明针对指标体系的优化问题，提出了基于区分度的度量指标体系优化算法，结合定性定量要求，在维持原有指标信息量的基础上，优化指标体系结构，减小计算成本。

本发明授权一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种面向指标体系筛选优化的智能电网安全性评估方法，其特征在于，具体步骤如下： 首先，针对各智能电网系统，输入各系统的安全性需求与权威安全标准，并制定各初始的安全性评价指标体系； 然后，选取个同类智能电网系统作为待评价对象，对初始的安全性评价指标体系进行优化，得到简约指标集； 具体过程为： 步骤I、将初始的安全性评价指标体系最底层的指标，分别制定各自的初始分数； 步骤II、按照次底层指标的个数对最底层指标进行划分，并进行粗粒度数据映射，得到多个指标子集和各子集对应的粗粒度数据； 个待评价对象各自的所有最底层指标的初始分数构成数值化数据；指标子集对应粗粒度数据，的取值范围是次底层指标的个数； 步骤III、将每个指标子集对应的粗粒度数据分别代入粗糙集约简算法中的条件属性集，将个待评价对象作为论域，选择指标子集中的一个最重要指标作为决策属性，执行粗糙集约简，得到简约后各指标子集对应的结果，进行合并后得到集合； 所述粗糙集约简算法如下： 首先，输入个待评价对象作为论域；指标子集作为条件属性集，为论域在条件属性集上的取值；人为指定中某一个指标为决策属性； 初始状态下，令集合，开始计算： 然后，对集合中的每个指标对应的粗粒度数据进行遍历，计算剔除元素前后，集合对于的依赖度和； 依赖度计算过程如下所示： ； ； 其中，为关于的下近似，表示按照集合中元素的取值，将中必然被分类的元素的集合，即包含在内的最大可定义集；表示集合的基数； 计算完成后，如果，则将数据和对应的指标从中剔除，并使用约简后的重新进行遍历；否则，继续遍历剩余未被访问的元素，如果访问了中全部元素，不存在任一元素使得，则此时的即为本次约简算法指标子集的最终输出结果； 同理，将所有指标子集经过简约后结果合并成集合； 步骤IV、对数值化数据使用熵权法计算最底层各指标的信息熵和权重，进一步计算得到区分度，删除区分度低于阈值的指标，得到新集合； 具体计算过程如下： 对指标，其信息熵的计算公式如下： ； ； 对应第个指标内的第个待评价对象；为数值化数据行向量中第个向量值； 指标的熵权计算公式为： ；为最底层指标的个数； 指标的区分度计算公式为： ； 步骤V、根据定性定量综合决策，将集合和取并集，得到简约后的最终指标集； 接着，对简约指标集中各指标计算各自的权重； 针对第个指标，权重包括熵权法的客观权重以及利用PageRank算法迭代计算的主观权重； 最后，利用简约指标集中各指标，结合各自的权重，进行各待评价对象的模糊综合评价。

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