本發明涉及風險評估領域，具體而言，涉及一種多模態融合的電廠財務風險評估方法、裝置、設備及介質。

背景技術：

1、隨著發電企業面臨的市場環境日益復雜，財務風險評估的重要性不斷提升。傳統的財務風險評估方法主要依賴于歷史財務報表數據（如資產負債表、利潤表等），通過計算財務指標（如資產負債率、流動比率等）來判斷企業的財務健康狀況。然而，這種方法存在明顯的局限性：它忽略了外部因素（如電力市場價格波動、政策法規變化、設備運行狀態等）對財務風險的影響，難以適應快速變化的市場環境。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種多模態融合的電廠財務風險評估方法、裝置、設備及介質，以改善上述問題。為了實現上述目的，本發明采取的技術方案如下：

2、第一方面，本申請提供一種多模態融合的電廠財務風險評估方法，包括：

3、獲取時序數值數據、文本數據和圖像數據，通過特征提取得到動態特征和靜態特征；所述動態特征包括至少一個時間切片的時序數值特征；

4、將靜態特征進行復制并與對應時間的動態特征對齊；

5、計算每個時間切片的動態特征對靜態特征的注意力權重，并根據注意力權重將靜態特征與動態特征進行拼接，得到融合特征；

6、根據所述融合特征與先驗風險信息構建預測模型；

7、獲取待評估數據，將待評估數據輸入至預測模型，得到預測結果。

8、第二方面，本申請提供一種多模態融合的電廠財務風險評估系統，包括：

9、第一模塊，用于獲取時序數值數據、文本數據和圖像數據，通過特征提取得到動態特征和靜態特征；所述動態特征包括至少一個時間切片的時序數值特征；

10、第二模塊，用于將靜態特征進行復制并與對應時間的動態特征對齊；

11、第三模塊，用于計算每個時間切片的動態特征對靜態特征的注意力權重，并根據注意力權重將靜態特征與動態特征進行拼接，得到融合特征；

12、第四模塊，用于根據所述融合特征與先驗風險信息構建預測模型；

13、第五模塊，用于獲取待評估數據，將待評估數據輸入至預測模型，得到預測結果。

14、第三方面，本申請還提供一種多模態融合的電廠財務風險評估設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述的多模態融合的電廠財務風險評估方法的步驟。

15、第四方面，本申請還提供一種可讀存儲介質，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述的多模態融合的電廠財務風險評估方法的步驟。

16、本發明的有益效果為：

17、本發明通過整合時間序列數值、文本和圖像等多種數據類型，計算動態數據對不同靜態數據的注意力，從而將不同模態的數據有效融合，準確捕捉影響發電企業財務風險的關鍵因素。相比傳統單一數據源的方法，這種多模態融合能夠更準確地反映復雜市場環境下的風險狀況，從而提升評估的全面性和精確性。

18、本發明的其他特征和優點將在隨后的說明書闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明實施例了解。

技術特征：

1.一種多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，獲取時序數值數據、文本數據和圖像數據，通過特征提取得到動態特征和靜態特征；包括：

3.根據權利要求1所述的多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，所述靜態特征包括電網節點特征；獲取時序數值數據、文本數據和圖像數據，通過特征提取得到動態特征和靜態特征；包括：

4.根據權利要求1所述的多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，所述靜態特征包括語義特征、設備狀態特征和電網節點特征；所述根據所述融合特征與先驗風險信息構建預測模型包括：

5.根據權利要求4所述的多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，所述時序數值數據包括電價數據；所述根據目標特征子集中各特征的相關性構建交互特征，包括：

6.根據權利要求1所述的多模態融合的電廠財務風險評估方法，其特征在于，根據所述融合特征與先驗風險信息構建預測模型，包括：

7.一種多模態融合的電廠財務風險評估系統，其特征在于，包括：

8.根據權利要求7所述的多模態融合的電廠財務風險評估系統，其特征在于，所述第一模塊包括：

9.一種多模態融合的電廠財務風險評估設備，其特征在于，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6中任意一項所述多模態融合的電廠財務風險評估方法的步驟。

10.一種可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述多模態融合的電廠財務風險評估方法的步驟。

技術總結
本發明提供了一種多模態融合的電廠財務風險評估方法、裝置、設備及介質，涉及風險評估領域，包括：獲取時序數值數據、文本數據和圖像數據，通過特征提取得到動態特征和靜態特征；將靜態特征進行復制并與對應時間的動態特征對齊；計算每個時間切片的動態特征對靜態特征的注意力權重，并根據注意力權重將靜態特征與動態特征進行拼接，得到融合特征；根據所述融合特征與先驗風險信息構建預測模型；獲取待評估數據，將待評估數據輸入至預測模型，得到預測結果。本發明通過整合時間序列數值、文本和圖像等多種數據類型，計算動態數據對不同靜態數據的注意力，從而將不同模態的數據有效融合，準確捕捉影響發電企業財務風險的關鍵因素。

技術研發人員：黃勇,郭亮,尚梓涵,張摯庸,王克非,楊海樂
受保護的技術使用者：山景智能（北京）科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24