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龙图腾网获悉国网电力空间技术有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种用于电力空间数据的数据治理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：CN119884610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510368858.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种用于电力空间数据的数据治理方法及系统是由孟小前;王佳颖;杨璇;宫雅文;叶子;郑思嘉;白皓东;黎泽承;张嘉琳;李玉容;白雪;方平凯;张健设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力空间数据的数据治理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空间数据的数据治理方法及系统；其中，所述方法通过基于电力空间数据的时空特性和电力业务逻辑，采用深度学习模型对空间维度、时间维度和业务逻辑维度进行联合建模，生成时空特性和业务逻辑约束的语义模型；利用该语义模型，通过嵌入和注意力机制提取电力空间数据的多层次语义特征；基于提取的语义特征，生成全局电力空间数据知识库。结合全局知识库和数据清洗算法，检测数据中的异常、冗余及冲突情况，输出初步修复建议；最终，根据校验结果完成数据的精准修复，生成治理后的电力空间数据集；本方法显著提升了电力空间数据治理的智能化程度，为电网运行优化和精准管理提供技术支撑。

本发明授权一种用于电力空间数据的数据治理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电力空间数据的数据治理方法，其特征在于，包括： 基于电力空间数据的时空特性和电力业务逻辑，采用深度学习模型对电力空间数据的空间维度、时间维度和业务逻辑维度进行联合建模，生成包括时空特性和业务逻辑约束的语义模型； 利用所构建的语义模型，通过嵌入和注意力机制对电力空间数据进行特征提取，生成多层次语义特征，其中，所述多层次语义特征包括电力空间数据的空间关联性、时间序列关系以及业务逻辑约束； 利用提取的多层次语义特征，通过图数据库技术构建语义图谱；基于语义图谱，生成全局电力空间数据知识库，并在所述知识库中动态标注电力空间数据间的逻辑关联和上下文关系； 基于所述全局电力空间数据知识库，结合数据清洗算法，检测电力空间数据中的异常数据、冗余数据和冲突数据，并生成初步修复建议； 根据所述初步修复建议，依据语义模型生成的逻辑规则，对异常数据、冗余数据和冲突数据的修复内容进行语义一致性校验； 依据所述语义一致性校验的校验结果，对异常数据、冗余数据和冲突数据进行修复，生成治理后的电力空间数据集； 其中，所述基于电力空间数据的时空特性和电力业务逻辑，采用深度学习模型对电力空间数据的空间维度、时间维度和业务逻辑维度进行联合建模，生成时空特性和业务逻辑约束的语义模型，包括： 获取电力空间数据的多源异构输入数据，其中，所述多源异构输入数据包括电力设备的地理位置、运行状态、历史时间序列数据以及对应的业务逻辑规则；对所述多源异构输入数据进行分层预处理，形成空间特征向量、时间序列特征向量和逻辑规则特征向量； 基于图神经网络对所述空间特征向量进行建模，生成包含设备间物理连接关系和空间关联性的空间语义特征；基于长短期记忆网络对所述时间序列特征向量进行建模，生成反映设备历史运行状态和时间序列关系的时间语义特征；基于注意力机制结合规则推理对逻辑规则特征向量进行建模，生成描述设备操作约束和事件逻辑依赖的业务语义特征； 将所述空间语义特征、时间语义特征和业务语义特征通过多层全连接网络进行特征融合，生成包括时空特性与业务逻辑约束的语义模型。

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