[发明专利]一种面向电力监控系统供应链的风险预警方法及系统

权利要求书

1.一种面向电力监控系统供应链的风险预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获得电力供应链信息，其中，所述电力供应链信息包括系统供应信息 、电力供应信息；

根据所述系统供应信息，获得系统信息数据库，所述系统信息数据库包括多维度系统数据集；

基于所述多维度系统数据集进行联邦学习，构建系统分析模型，通过所述系统分析模型对所述系统供应信息进行风险分析，获得第一风险信息；

根据所述电力供应信息进行供应链风险参数分析，获得供应风险影响参数集；

对所述风险影响参数集进行权重运算，确定参数风险权重；

基于所述参数风险权重对所述电力供应信息进行风险分析，获得第二风险信息；

根据所述第一风险信息、所述第二风险信息，确定供应链风险预警结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述系统供应信息，获得系统信息数据库，所述系统信息数据库包括多维度系统数据集，包括：

根据所述系统供应信息，获得供应商信息、供应软硬件信息；

根据所述供应商信息、所述供应软硬件信息，获得相关供应数据集；

根据所述供应商信息，确定供应商风险影响信息，基于所述供应商风险影响信息对所述相关供应数据集进行影响信息特征匹配，获得第一系统信息数据集；

根据所述供应软硬件信息，确定软硬件运行特征，基于所述软硬件运行特征对所述相关供应数据集进行特征匹配，获得第二系统信息数据集；

基于所述第一系统信息数据集、所述第二系统信息数据集，获得所述多维度系统数据集。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多维度系统数据集进行联邦学习，构建系统分析模型，包括：

根据所述多维度系统数据集进行权重运算，获得多维度系统数据集权重分配结果；

基于所述多维度系统数据集权重分配结果进行风险关联性分析，获得第一训练信息、第二训练信息、直到第N训练信息，其中，N为大于2的自然数；

基于所述第一训练信息进行联邦学习，确定第一训练模型参数，以此类推，基于所述第二训练信息、第N训练信息进行联邦学习，确定第二训练模型参数、直到第N训练模型参数；

根据所述第一训练模型参数、第二训练模型参数、直到第N训练模型参数构建多层级模型，获得所述系统分析模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述多维度系统数据集权重分配结果，获得第一训练信息权重、第二训练信息权重、直到第N训练信息权重；

获得所述多层级模型的多层级输出结果；

基于所述第一训练信息权重、第二训练信息权重、直到第N训练信息权重对所述多层级输出结果进行权重计算，获得所述第一风险信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述风险影响参数集进行权重运算，确定参数风险权重，包括：

根据所述风险影响参数集，设定评估合作通道，其中，所述评估合作通道包括Q条评估合作通道，Q不小于10，且，每条评估合作通道对应一个评估合作电力系统；

基于所述风险影响参数集确定参数要素、参数指标值，将所述参数要素及所述参数指标值输入所述评估合作通道，获得第一合作评估结果集；

根据所述第一合作评估结果集，获得第一平均评估结果；

基于所述风险影响参数集、所述Q条评估合作通道，获得评估合作参数集；

基于所述评估合作参数集，确定合作参数要素、合作参数指标值，将所述合作参数要素及合作参数指标值输入所述评估合作通道，获得第二合作评估结果集；

基于所述第二合作评估结果集，获得第二平均评估结果；

根据所述第一平均评估结果、所述第二平均评估结果对各风险影响参数进行综合分析，获得所述参数风险权重。