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龙图腾网获悉杭州交联电气工程有限公司申请的专利基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别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：CN116187175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310051191.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别方法是由谢知逸;裴有铭;吕文思;蒋琦;唐芳华;马锐明设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别方法，首先，基于变配电站设计标准，构建变电站设计工程知识图谱；再基于递归神经网络深度学习，智能识别电气系统图参数；将电气系统图参数，通过图神经网络，学习作为实体的电子参数及其之间的关系，结合变电站设计工程知识图谱，对电气设备的位置、数量和相关电气参数与所述标准进行匹配，基于匹配信息自动生成平面布局图；最后，基于生成对抗网络，将平面布局图向三维模型图映射，通过三维平台完成变配电站建筑结构模型建模，生成变配电站设备三维模型图；从而实现自动绘图，提高了设计效率，极大减轻设计人员负担，同时也可避免人为因素引起的关键参数误判或漏判的目的。

本发明授权基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别方法在权利要求书中公布了：1.基于电气行业知识图谱的变配电站神经网络识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1：基于变配电站设计标准，构建变电站设计工程知识图谱；步骤S2：基于递归神经网络深度学习，智能识别电气系统图参数；电气系统图参数包括房间信息、一级干线电气参数，智能识别的过程包括如下步骤：步骤S2.1：获取电气系统图，进行图像分割，每张分割后的小图包含一种电气参数；步骤S2.2：对小图中的电气参数x1进行标记，标记正确的类别，将标记类别的电气参数作为训练集，输入神经网络；步骤2.3：神经网络经卷积操作进行电气参数的特征提取，得到卷积层输出的特征图x2；步骤2.4：特征图x2输入双向长短期记忆层，将特征图x2的每一行，循环与双向长短期记忆层相连接，最终得到输出的特征图x3；步骤2.5：特征图x3进行编码操作，得到编码输出特征x4，依次对编码输出特征进行乘加操作，再经正态分布采样，得到了特征x6，特征x6通过解码，得到了特征x7，再经全连接层，分别得到房间坐标位置信息、类别分数、侧边补偿，基于侧边补偿对房间坐标侧边改进偏移量，通过类别分数得到预测的电气参数类别Y；步骤2.6：将预测的电气参数类别Y与标记正确的类别进行比较，基于损失函数进行损失计算，训练神经网络；步骤2.7：将待预测的电气系统图，输入训练好的神经网络，得到预测的各电气参数类别、房间坐标位置信息；步骤S3：将电气系统图参数，通过图神经网络，学习作为实体的电子参数及其之间的关系，结合变电站设计工程知识图谱，对电气设备的位置、数量和相关电气参数与所述标准进行匹配，基于匹配信息自动生成平面布局图；步骤S4：基于生成对抗网络，将平面布局图向三维模型图映射，通过三维平台完成变配电站建筑结构模型建模，生成变配电站设备三维模型图。

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