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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析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：CN117743595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311750020.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法是由史轩哲;付蓉;刘睿;任晓宁;徐康设计研发完成，并于2023-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法，该方法用于推测电网出现大量离散告警信号时具体发生的电网事件，该方法主要步骤为：首先收集电网离散告警信号；而后通过知识抽取、知识融合、知识加工的步骤提取三元组构建知识图谱；在此基础上，采用具有注意机制的图神经网络的方法，对现在发生的故障事件进行特征提取，计算实体隐藏特征向量，对节点的邻域信息进行学习，推测可能发生的故障事件，提供辅助解决方案，本发明的方法具有如下优点：1能够满足多业务场景需求；2相比于实时处理方式，效率更高；3监屏误判、漏判情况大幅下降。

本发明授权一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： 步骤1，采集电网出现告警信号时的告警信息； 步骤2，对所述告警信息通过知识抽取、知识融合、知识加工，构建电力监控事件知识图谱； 步骤2中对针对告警信号的非结构化数据采用基于Bi-LSTM-CRF的优化模型进行知识抽取，在模型输入前，对事件信息中数字附近的词向量按距离赋权重，重新给数字向量赋值；优化提取模型的数字向量计算公式如下： 其中，中前后个数据作为词向量的权重，与数字向量相乘，得到新定义的数字向量；表示第个向量相对数字向量的权重，表示优化提取模型计算的数字向量； 步骤3，采用具有注意机制的图神经网络读取电力监控事件知识图谱的图结构特征，计算节点之间的注意得分以得到节点特征向量，综合节点的实体特征和关系特征，获得双向隐藏状态，计算得到实体隐藏特征向量； 步骤3中采用具有注意机制的图神经网络学习电力监控事件知识图谱的特征，将相邻节点的特征添加到自身节点特征中，计算每个标签节点与周围的一步邻居节点的注意得分，得到节点特征向量；计算两个节点和之间的相关性公式为： 其中，为个邻居节点，为对邻居节点进行线性变换得到的邻域实体特征矩阵，为自我注意得分，为前馈神经网络； 步骤3中综合研究节点的实体特征和关系特征，挖掘电力监控事件图谱中研究实体分别作为头实体和尾实体时的双向隐藏状态，推理研究实体的隐藏特征向量；其计算公式为： 其中，表示前向隐藏特征向量，表示后向隐藏特征向量，表示关系稀疏矩阵与卷积运算得到的隐藏状态乘法运算； 步骤4，基于具有注意机制的图神经网络在知识图谱中推理事件故障类型，提供辅助解决方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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