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龙图腾网获悉成都大学申请的专利一种基于知识图谱的电力数据融合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：CN120493189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510990256.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于知识图谱的电力数据融合方法及系统是由吕晶晶;朱光辉;王祺超;程琨设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的电力数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的电力数据融合方法及系统，属于电力数据处理领域，所述方法包括：采集多源电力数据，并对采集到的多源电力数据进行预处理，输出经过预处理的标准化数据；将数据转化为结构化的实体和关系三元组，输出包含实体、关系以及两者之间时态信息的图结构；为图结构中的每个实体生成一个时序向量，将图结构和时序信息融入低维向量空间，将知识图谱作为先验知识，对电力系统状态进行高精度反演，实现缺失数据恢复和错误修正，根据反演输出的系统状态，更新和修正知识图谱中的实体属性和关系。本发明克服了传统基于规则的数据处理方法在处理多源异构数据时效率低下的问题。

本发明授权一种基于知识图谱的电力数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的电力数据融合方法，其特征在于，所述电力数据融合方法包括： S100、采集多源电力数据，并对采集到的多源电力数据进行预处理，输出经过预处理的标准化数据； S200、将所述标准化数据转化为结构化的实体和关系三元组，构建知识图谱的骨架，使用BERT-NER模型实现实体识别，并结合神经网络模型，从文本或结构化数据中识别并分类出命名实体，实现关系的抽取， 输出包含实体、关系以及两者之间时态信息的图结构； S300、为图结构中的每个实体生成一个时序向量，将图结构和时序信息融入低维向量空间， 所述时序向量为包含结构、关系和时序特性的嵌入向量，通过引入对时间信息的编码机制，使得生成的嵌入向量反映实体在不同时间步长的状态和行为模式， 捕捉电力系统中实体之间的结构关系、时序变化以及周期性模式； S400、将知识图谱作为先验知识，通过基于贝叶斯的反演框架，对电力系统状态进行高精度反演，实现缺失数据恢复和错误修正， 所述基于贝叶斯的反演框架，通过将知识图谱的先验信息融入到反演框架中，通过构建先验分布引导反演过程，并结合知识图谱实现数据融合和增强反演能力； S500、根据反演框架输出的系统状态，更新和修正知识图谱中的实体属性和关系， 并通过S200中的实体识别与知识图谱中的具体设备和节点关联起来，识别出新增的知识。

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