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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利用于电力系统的知识图谱补全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：CN119962648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510057296.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权用于电力系统的知识图谱补全方法及系统是由余琦;眭建新;蒲晓燕;田时瑞;陶叶;陈毅波;黄鑫;许霖;田建伟;林海;李湘华设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于电力系统的知识图谱补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于电力系统的知识图谱补全方法，包括获取电力系统的数据信息；构建电力系统的知识图谱支持集和查询集；基于元学习和图注意力网络构建电力系统知识图谱补全初级模型并训练得到电力系统知识图谱补全模型；采用得到的电力系统知识图谱补全模型进行电力系统的知识图谱补全。本发明还公开了一种实现所述用于电力系统的知识图谱补全方法的系统。本发明基于元学习和图注意力网络构建电力系统知识图谱补全模型并训练，因此本发明本发明不仅能够实现用于电力系统的知识图谱的补全，而且可靠性更高，精确性更好。

本发明授权用于电力系统的知识图谱补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电力系统的知识图谱补全方法，包括如下步骤： S1.获取电力系统的数据信息； S2.根据步骤S1获取的数据信息，构建电力系统的知识图谱支持集和查询集； S3.基于元学习和图注意力网络，构建电力系统知识图谱补全初级模型；具体包括如下步骤： 构建的电力系统知识图谱补全初级模型，处理过程包括如下步骤： A.基于元学习构建特征提取网络，用于提取输入数据的嵌入特征；包括如下步骤： 对支持集采用第一局部编码器进行处理得到支持集第一特征嵌入； 对查询集采用第二局部编码器进行处理得到查询集第一特征嵌入； 对支持集第一特征嵌入采用第一全局编码器进行处理得到支持集远距离特征嵌入； 对查询集第一特征嵌入采用第二全局编码器进行处理得到查询集远距离特征嵌入； B.对步骤A得到的嵌入特征进行对齐，得到对齐嵌入； C.基于步骤B得到的对齐嵌入，预测知识图谱中缺失的边，得到候选三元组；包括如下步骤： 基于步骤B得到的对齐嵌入结果，进行边预测和知识图谱扩展，预测知识图谱中缺失的边，并生成新的候选三元组； 将得到的数据信息计算扩展分数并进行归一化，得到新注意力分布； 将预测得到的边集合添加到知识图谱中，将置信度高于设定值的候选边添加到知识图谱中，并更新节点集，得到扩展后的知识图谱； D.基于图神经网络，得到补全后的知识图谱增强的节点嵌入，并更新图神经网络的边集，以生成增强的实体嵌入；包括如下步骤： 基于R-GCN网络对步骤C得到的数据信息进行处理； 将得到的数据信息采用全局池化进行处理，以聚合实体嵌入并生成增强的图嵌入； 将增强的图嵌入数据信息通过图神经玩过进行处理，以生成增强的实体嵌入； E.基于自注意力机制，调整特征权重系数，并生成最终的实体嵌入； F.根据步骤E得到的实体嵌入，进行自信度评估和补全，并选择三元组对知识图谱进行更新； S4.采用步骤S2得到的数据集，对步骤S3构建的电力系统知识图谱补全初级模型进行训练，得到电力系统知识图谱补全模型； S5.采用步骤S4得到的电力系统知识图谱补全模型，进行电力系统的知识图谱补全。

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