本發(fā)明涉及電網(wǎng)投資管理，尤其涉及動(dòng)態(tài)電網(wǎng)投資效益評價(jià)與咨詢平臺。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源市場的快速變化和環(huán)境政策的日益嚴(yán)格，電網(wǎng)投資面臨前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，電網(wǎng)運(yùn)營商需對資金進(jìn)行合理配置，以支持可持續(xù)發(fā)展、滿足日增的電力需求，并順應(yīng)技術(shù)革新與環(huán)境法規(guī)的要求，然而，現(xiàn)有的電網(wǎng)投資評價(jià)和策略制定過程中缺乏對實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)和政策變動(dòng)的快速響應(yīng)機(jī)制，此外，投資決策過程往往未能充分考慮歷史數(shù)據(jù)分析和綜合趨勢預(yù)測，導(dǎo)致策略制定不能全面反映市場和政策的最新變化。

2、目前的電網(wǎng)投資策略大多基于靜態(tài)的決策模型，難以適應(yīng)快速變化的市場環(huán)境和政策框架，這種缺乏靈活性的策略制定方式使得投資決策往往響應(yīng)滯后，無法有效預(yù)測并應(yīng)對未來的市場風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇，增加了投資失誤的可能性，此外，現(xiàn)有技術(shù)未能提供一個(gè)有效的用戶交互平臺，使得各類用戶(如投資者、政策制定者和電網(wǎng)運(yùn)營商)難以參與到策略調(diào)整和決策過程中，限制了投資策略的透明度和參與度。

3、因此，迫切需要一種能夠動(dòng)態(tài)集成多源數(shù)據(jù)(如市場趨勢、政策變動(dòng)、環(huán)境影響及社會反饋)，并提供實(shí)時(shí)策略調(diào)整和用戶互動(dòng)的電網(wǎng)投資效益評價(jià)與咨詢平臺，以優(yōu)化電網(wǎng)投資決策，增強(qiáng)策略的適應(yīng)性和效益。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了動(dòng)態(tài)電網(wǎng)投資效益評價(jià)與咨詢平臺。

2、動(dòng)態(tài)電網(wǎng)投資效益評價(jià)與咨詢平臺，包括跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊、實(shí)時(shí)智能分析模塊、綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊、投資決策支持模塊、策略動(dòng)態(tài)更新模塊以及用戶交互模塊；其中：

3、跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊：用于采集來自電網(wǎng)運(yùn)營、財(cái)務(wù)、環(huán)境影響和社會反饋多方面的異構(gòu)數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)，將其標(biāo)準(zhǔn)化為統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)集；

4、實(shí)時(shí)智能分析模塊：接收來自跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊的數(shù)據(jù)集，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，生成包含電網(wǎng)投資效益評估的中間數(shù)據(jù)，提供給綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊；

5、綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊：從實(shí)時(shí)智能分析模塊獲取中間數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用多維度評價(jià)算法，生成綜合的電網(wǎng)投資效益指標(biāo)；

6、投資決策支持模塊：接收綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊提供的電網(wǎng)投資效益指標(biāo)，結(jié)合市場預(yù)測和政策變化數(shù)據(jù)，使用決策支持算法，生成優(yōu)化后的投資策略建議；

7、策略動(dòng)態(tài)更新模塊：從投資決策支持模塊接收策略建議，并結(jié)合跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊提供的最新行業(yè)趨勢和政策變化數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整電網(wǎng)投資策略，并將更新后的策略反饋至綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊，以持續(xù)改進(jìn)；

8、用戶交互模塊：基于策略動(dòng)態(tài)更新模塊輸出的投資策略，向用戶展示最新的電網(wǎng)投資建議。

9、可選的，所述跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)清洗單元和數(shù)據(jù)預(yù)處理單元；其中：

10、數(shù)據(jù)采集單元：用于從電網(wǎng)運(yùn)營系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測設(shè)備以及社會反饋系統(tǒng)中分別提取異構(gòu)數(shù)據(jù)，所述異構(gòu)數(shù)據(jù)包括電力負(fù)荷數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、環(huán)境污染物排放數(shù)據(jù)以及用戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)通過獨(dú)立的接口進(jìn)行采集，并存儲在初步數(shù)據(jù)倉庫中；

11、數(shù)據(jù)清洗單元：連接于數(shù)據(jù)采集單元，用于對初步數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理，所述清洗處理包括剔除異常值、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)、糾正數(shù)據(jù)格式不一致的問題以及消除重復(fù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗后生成的清潔數(shù)據(jù)被傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理單元；

12、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元：用于對清潔數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，所述標(biāo)準(zhǔn)化處理包括將不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)按照預(yù)定的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換，使其符合平臺的通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求，并將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)集，并存儲在跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)倉庫中。

13、可選的，所述實(shí)時(shí)智能分析模塊包括數(shù)據(jù)輸入單元、模型訓(xùn)練單元、實(shí)時(shí)分析單元以及中間數(shù)據(jù)存儲單元；其中：

14、數(shù)據(jù)輸入單元：用于接收來自跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括經(jīng)過清洗和預(yù)處理的電網(wǎng)運(yùn)營數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、環(huán)境影響數(shù)據(jù)和社會反饋數(shù)據(jù)；

15、模型訓(xùn)練單元：與數(shù)據(jù)輸入單元相連接，基于隨機(jī)森林模型對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，所述模型訓(xùn)練單元利用歷史數(shù)據(jù)集，通過多次隨機(jī)抽樣和決策樹構(gòu)建，生成多個(gè)決策樹模型，并通過綜合各個(gè)決策樹的預(yù)測結(jié)果形成最終的預(yù)測模型，訓(xùn)練完成后的隨機(jī)森林模型被存儲在模型庫中，供實(shí)時(shí)分析單元調(diào)用；

16、實(shí)時(shí)分析單元：連接于模型訓(xùn)練單元和數(shù)據(jù)輸入單元，負(fù)責(zé)調(diào)用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型，用于對接收的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，通過對每一筆新輸入的數(shù)據(jù)應(yīng)用隨機(jī)森林模型進(jìn)行評估，生成包含電網(wǎng)投資效益的中間數(shù)據(jù)，所述中間數(shù)據(jù)包括投資回報(bào)預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估、環(huán)境影響評估的多項(xiàng)指標(biāo)；

17、中間數(shù)據(jù)存儲單元：與實(shí)時(shí)分析單元相連接，用于存儲由實(shí)時(shí)分析單元生成的中間數(shù)據(jù)。

18、可選的，所述模型訓(xùn)練單元包括：

19、歷史數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：從數(shù)據(jù)輸入單元接收經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的歷史數(shù)據(jù)集，所述數(shù)據(jù)集包括電網(wǎng)運(yùn)營數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、環(huán)境影響數(shù)據(jù)和社會反饋數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，其中訓(xùn)練集用于構(gòu)建隨機(jī)森林模型，驗(yàn)證集用于評估模型的預(yù)測性能；

20、多次隨機(jī)抽樣：模型訓(xùn)練單元對訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次隨機(jī)抽樣，每次抽樣生成一個(gè)新的子集，每個(gè)子集的大小與原始訓(xùn)練集相同，假設(shè)訓(xùn)練集包含n個(gè)樣本，則每次抽樣的概率為：其中，xi表示從原始訓(xùn)練集中抽取的第i個(gè)樣本，p(xi)為抽取該樣本的概率；

21、決策樹模型構(gòu)建：對于每個(gè)隨機(jī)抽樣生成的子集，利用決策樹算法構(gòu)建一個(gè)決策樹模型，決策樹通過遞歸地分割數(shù)據(jù)空間來創(chuàng)建分支節(jié)點(diǎn)，每個(gè)分支節(jié)點(diǎn)選擇一個(gè)特征a及其閾值，最大化信息增益，信息增益的計(jì)算公式為：其中，ig(t，a)表示在數(shù)據(jù)集t中選擇特征a時(shí)的信息增益，h(t)為數(shù)據(jù)集t的熵，v為特征a可能取值的集合，tv為根據(jù)特征a的取值v分割后的子集；

22、多個(gè)決策樹模型生成：通過重復(fù)多次隨機(jī)抽樣和決策樹模型構(gòu)建，生成多個(gè)決策樹模型，每個(gè)決策樹模型對應(yīng)一個(gè)從訓(xùn)練集中抽樣生成的子集，設(shè)進(jìn)行m次隨機(jī)抽樣，則生成m個(gè)決策樹模型；

23、綜合決策樹的預(yù)測結(jié)果：對于給定的輸入數(shù)據(jù)，模型訓(xùn)練單元將其輸入到所有m個(gè)決策樹模型中，獲取每個(gè)決策樹的預(yù)測結(jié)果，具體對于分類問題，最終的預(yù)測結(jié)果通過投票方式確定，即選取出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為最終預(yù)測結(jié)果；對于回歸問題，最終的預(yù)測結(jié)果為所有決策樹預(yù)測值的平均值。

24、可選的，所述綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊包括中間數(shù)據(jù)接收單元、歷史數(shù)據(jù)融合單元、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參照單元、多維度評價(jià)算法單元以及評價(jià)結(jié)果生成單元；其中：

25、中間數(shù)據(jù)接收單元：用于接收來自實(shí)時(shí)智能分析模塊生成的中間數(shù)據(jù)，所述中間數(shù)據(jù)包括投資回報(bào)預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估、環(huán)境影響評估的多個(gè)維度的初步評估結(jié)果；

26、歷史數(shù)據(jù)融合單元：連接于中間數(shù)據(jù)接收單元，用于從系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)庫中提取與中間數(shù)據(jù)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，所述歷史數(shù)據(jù)包括過去的電網(wǎng)投資績效數(shù)據(jù)、環(huán)境影響歷史記錄，以及社會反饋歷史趨勢，歷史數(shù)據(jù)融合單元通過將歷史數(shù)據(jù)與接收到的中間數(shù)據(jù)進(jìn)行對比和融合，生成帶有歷史參考的擴(kuò)展數(shù)據(jù)集；

27、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參照單元：與歷史數(shù)據(jù)融合單元相連接，用于將擴(kuò)展數(shù)據(jù)集與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比，所述行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)包括電網(wǎng)投資的最佳實(shí)踐指標(biāo)、國家或地區(qū)的環(huán)保法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)以及電力行業(yè)的技術(shù)規(guī)范，通過對擴(kuò)展數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)尺化處理，使得數(shù)據(jù)在不同維度上均符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求；

28、多維度評價(jià)算法單元：連接于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參照單元，用于應(yīng)用多維度評價(jià)算法對標(biāo)尺化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，所述多維度評價(jià)算法采用層次分析法進(jìn)行分析，公式為：其中，a為評價(jià)結(jié)果，λk為第k個(gè)層次的權(quán)重，rk為第k個(gè)層次的綜合評價(jià)值，m為評價(jià)層次的總數(shù)；

29、評價(jià)結(jié)果生成單元：與多維度評價(jià)算法單元相連接，用于整合多維度評價(jià)算法單元生成的評價(jià)結(jié)果，最終生成綜合的電網(wǎng)投資效益指標(biāo)，所述指標(biāo)涵蓋經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境影響、社會責(zé)任和技術(shù)創(chuàng)新的多個(gè)維度，并將生成的綜合評價(jià)指標(biāo)傳輸至投資決策支持模塊。

30、可選的，所述行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參照單元包括：

31、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)匹配步驟：先接收擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包含了來自歷史數(shù)據(jù)融合單元的帶有歷史參考的中間數(shù)據(jù)；然后將每個(gè)維度的數(shù)據(jù)與對應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行匹配，所述行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)包括經(jīng)濟(jì)效益標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境影響標(biāo)準(zhǔn)、社會責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)；對于每一個(gè)數(shù)據(jù)維度，匹配到的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值記為si，其中i為數(shù)據(jù)維度的索引；

32、差異計(jì)算步驟：對于擴(kuò)展數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)維度的數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算其與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的差異，設(shè)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)為di，對應(yīng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值為si，則差異值δi的計(jì)算公式為：δi＝di-si，其中，δi表示數(shù)據(jù)點(diǎn)di與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值si之間的差異；

33、標(biāo)準(zhǔn)化步驟：對于差異值δi，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其在預(yù)定的范圍內(nèi)，以便統(tǒng)一處理各個(gè)維度的數(shù)據(jù)；

34、標(biāo)尺化處理步驟：將標(biāo)準(zhǔn)化后的值vi進(jìn)行標(biāo)尺化處理，使得每個(gè)數(shù)據(jù)維度均符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求，標(biāo)尺化處理通過調(diào)整數(shù)據(jù)點(diǎn)使其在標(biāo)準(zhǔn)化范圍內(nèi)的相對位置符合預(yù)設(shè)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；

35、標(biāo)尺化結(jié)果生成步驟：將所有維度的標(biāo)尺化結(jié)果組合生成標(biāo)尺化后的擴(kuò)展數(shù)據(jù)集。

36、可選的，所述投資決策支持模塊包括綜合評價(jià)接收單元、市場數(shù)據(jù)融合單元、決策支持算法單元以及策略建議生成單元；其中：

37、綜合評價(jià)接收單元：用于接收來自綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊的電網(wǎng)投資效益指標(biāo)；

38、市場數(shù)據(jù)融合單元：連接于綜合評價(jià)接收單元，用于接收和處理市場預(yù)測數(shù)據(jù)和政策變化數(shù)據(jù)，市場預(yù)測數(shù)據(jù)包括未來電力需求、能源價(jià)格趨勢和行業(yè)競爭情況，政策變化數(shù)據(jù)包括國家或地區(qū)的電力行業(yè)政策調(diào)整、新的環(huán)保法規(guī)及能源轉(zhuǎn)型政策，市場數(shù)據(jù)融合單元還包括將接收數(shù)據(jù)與綜合評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行融合，生成擴(kuò)展的投資決策數(shù)據(jù)集；

39、決策支持算法單元：與市場數(shù)據(jù)融合單元相連接，應(yīng)用決策支持算法對擴(kuò)展的投資決策數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，所述決策支持算法包括多目標(biāo)優(yōu)化算法和線性規(guī)劃算法；

40、策略建議生成單元：用于將線性規(guī)劃算法生成的最終優(yōu)化投資策略解進(jìn)行格式化處理，并生成投資策略建議報(bào)告，報(bào)告包括具體的投資項(xiàng)目、資金分配、預(yù)期回報(bào)及風(fēng)險(xiǎn)評估。

41、可選的，所述決策支持算法單元具體包括：

42、目標(biāo)函數(shù)定義：首先為每個(gè)電網(wǎng)投資效益指標(biāo)定義相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)，具體設(shè)定x為投資策略變量向量，fj(x)為第j個(gè)維度的目標(biāo)函數(shù)，其中j＝1,2,…,m，m為總的目標(biāo)維度數(shù)；則每個(gè)目標(biāo)函數(shù)的形式為：其中，aij為第i個(gè)投資策略變量對第j個(gè)目標(biāo)維度的貢獻(xiàn)系數(shù)，xi為第i個(gè)投資策略變量，n為投資策略變量的總數(shù)；

43、pareto前沿分析：應(yīng)用多目標(biāo)優(yōu)化算法，通過pareto前沿分析找出在所有目標(biāo)維度上的非劣解，pareto前沿定義為所有目標(biāo)函數(shù)fj(x)均無法在不劣化其他目標(biāo)函數(shù)的情況下被優(yōu)化的解集；

44、線性目標(biāo)函數(shù)設(shè)定：對于pareto前沿解集中的每個(gè)解，應(yīng)用線性規(guī)劃算法進(jìn)行優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為最小化投資成本；

45、約束條件設(shè)定：在求解線性規(guī)劃問題時(shí)，需結(jié)合市場數(shù)據(jù)和政策變化數(shù)據(jù)設(shè)定一組約束條件；

46、線性規(guī)劃求解：通過線性規(guī)劃算法，求解在上述約束條件下使目標(biāo)函數(shù)最小化的投資策略解；

47、結(jié)果集成：將線性規(guī)劃求解得到的最優(yōu)投資策略解與多目標(biāo)優(yōu)化步驟得到的初步解集進(jìn)行對比，選擇在各個(gè)維度上表現(xiàn)最優(yōu)的解作為最終的投資策略方案，并將最終優(yōu)化后的投資策略被整合并生成綜合報(bào)告。

48、可選的，所述策略動(dòng)態(tài)更新模塊包括策略接收單元、行業(yè)趨勢分析單元、政策變化分析單元、策略調(diào)整單元以及策略反饋單元；其中：

49、策略接收單元：用于接收來自投資決策支持模塊的優(yōu)化投資策略建議，所述策略建議包括具體的投資項(xiàng)目、資金分配、預(yù)期回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)評估內(nèi)容；

50、行業(yè)趨勢分析單元：連接于策略接收單元，用于接收來自跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊的最新行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)，所述行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)包括電力需求增長預(yù)測、技術(shù)進(jìn)步方向和市場競爭格局變化的信息，具體通過對行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析，識別潛在影響當(dāng)前投資策略的趨勢變化因素，并生成趨勢調(diào)整建議；

51、政策變化分析單元：用于接收來自跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合模塊的最新政策變化數(shù)據(jù)，所述政策變化數(shù)據(jù)包括政府發(fā)布的新法規(guī)、環(huán)境保護(hù)要求和能源轉(zhuǎn)型政策，通過對最新政策變化數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，評估其對當(dāng)前投資策略的影響，并生成政策調(diào)整建議；

52、策略調(diào)整單元：與行業(yè)趨勢分析單元和政策變化分析單元相連接，用于將趨勢調(diào)整建議和政策調(diào)整建議與原始投資策略建議進(jìn)行整合，策略調(diào)整單元應(yīng)用動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法，對投資策略進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，生成更新后的電網(wǎng)投資策略；

53、策略反饋單元：用于將更新后的電網(wǎng)投資策略反饋至綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊，具體將調(diào)整后的策略作為新的輸入數(shù)據(jù)，供綜合評價(jià)指標(biāo)生成模塊重新計(jì)算電網(wǎng)投資效益指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)。

54、可選的，所述用戶交互模塊包括策略接收單元、數(shù)據(jù)可視化單元、用戶輸入單元、報(bào)告生成單元以及用戶通知單元；其中：

55、策略接收單元：用于接收來自策略動(dòng)態(tài)更新模塊的更新后電網(wǎng)投資策，供用戶進(jìn)行查看和操作；

56、數(shù)據(jù)可視化單元：連接于策略接收單元，用于將更新后的電網(wǎng)投資策略進(jìn)行可視化處理，根據(jù)不同的用戶需求，將投資策略中的指標(biāo)以圖表、圖形和報(bào)表形式進(jìn)行展示；

57、用戶輸入單元：用于允許用戶根據(jù)展示的投資策略進(jìn)行交互操作，所述用戶輸入單元包括參數(shù)調(diào)整界面和反饋提交界面；

58、報(bào)告生成單元：連接于數(shù)據(jù)可視化單元和用戶輸入單元，用于生成詳細(xì)的電網(wǎng)投資建議報(bào)告，報(bào)告內(nèi)容包括投資策略概要、詳細(xì)分析、用戶調(diào)整建議和潛在風(fēng)險(xiǎn)評估；

59、用戶通知單元：用于向用戶發(fā)送通知，提醒用戶有新的投資策略更新或生成了新的投資報(bào)告，通知方式包括電子郵件、短信或系統(tǒng)內(nèi)消息通知。

60、本發(fā)明的有益效果：

61、本發(fā)明，通過整合來自多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括市場趨勢、政策變更、環(huán)境影響和社會反饋，能夠顯著提高電網(wǎng)投資決策的準(zhǔn)確性和效率，該平臺實(shí)現(xiàn)了對電網(wǎng)投資策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整，確保投資決策能夠及時(shí)響應(yīng)市場和政策的最新變化，從而最大化投資回報(bào)，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)，此外，通過應(yīng)用高級的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，平臺能夠提供深入的洞察力，幫助決策者識別和利用市場機(jī)會，同時(shí)有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

62、本發(fā)明，通過提供直觀的數(shù)據(jù)可視化和交互式界面，使得不同用戶群體(包括電網(wǎng)運(yùn)營商、投資者和政策制定者)能夠?qū)崟r(shí)訪問、評估并調(diào)整電網(wǎng)投資策略，這種開放的交互方式不僅增強(qiáng)了決策過程的透明度，還鼓勵(lì)了更廣泛的利益相關(guān)者參與，從而提升了決策的全面性和民主性，整體而言，本平臺的實(shí)施將促進(jìn)電網(wǎng)投資策略的優(yōu)化，加強(qiáng)投資決策的科學(xué)性和實(shí)時(shí)性，對電網(wǎng)未來的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。