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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司申请的专利基于前馈神经网络预测的知识图谱检索智能电力仓储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：CN119539684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411653696.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于前馈神经网络预测的知识图谱检索智能电力仓储系统是由沙巍;史月俊;周嘉骏;李志扬;王聪;朱芸;潘云鹏;王炳星;姚翔;朱文世杰设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于前馈神经网络预测的知识图谱检索智能电力仓储系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于前馈神经网络的知识图谱检索智能电力仓储系统，涉及电力设备配件管理领域。该方法包括以下步骤：构建覆盖仓储范围内电力设备资源分类模型与气象灾害风险周期性评估模型；获取不同电力设备的静态数据和动态数据；通过前馈神经网络模型对设备的更换需求等级进行预测；模型预测评估结果作为知识图谱仓储系统的数据来源，实现终端实时故障预测评估查询、周期性设备采购指导与积压警告。本发明能够依据电力设备的实际状态智能预测仓储需求，提升了仓储管理的准确性和响应速度，为电力网络检修与设备仓储提供了高效的备件支持方案。

本发明授权基于前馈神经网络预测的知识图谱检索智能电力仓储系统在权利要求书中公布了：1.一种基于前馈神经网络的知识图谱检索智能电力仓储方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建覆盖仓储范围内电力设备资源的分类模型与气象灾害风险周期性评估模型； 步骤S1中的气象灾害风险周期性评估模型包括： 其中：WREMt是评估参数，Hi是历史灾害严重程度，Hmax为历史灾害严重程度最大值，Fi是故障频率，Fmax为故障频率最大值，λ是时间衰减系数，ti是历史时间点，t为当前时间节点，T是月度数据总量； S2：获取不同电力设备的静态数据、动态数据和S1中模型结果作为训练集； S3：通过前馈神经网络模型对设备的更换需求等级进行预测评估； S4：模型预测评估结果作为知识图谱仓储系统的数据来源，实现终端实时状态查询、周期性设备采购指导与积压警告； 步骤S4中的知识图谱仓储系统包括： B1：构建电力设备链接画像，接收前馈神经网络模型预测评估模型结果，组织构建故障描述知识图谱； B2：根据预测评估模型生成电力设备仓库空间分配模块、订单预处理模块与积压预警模块的知识图谱； B3：提供基于图形处理器单元编程的广度优先搜索策略，实现智能问答与快速检索； 步骤B2中积压预警模块通过积压预警指数OWI进行库存积压风险评估，具体计算公式为： 其中：Si是当前库存量，Si*是预测最优库存量，Bi是单位价格，M是库存种类数； 所述积压预警模块还包括预警等级划分机制： 当OWI≥30％时，系统发出红色预警，提示存在严重积压风险； 当20％≤OWI30％时，系统发出黄色预警，提示存在中等积压风险； 当10％≤OWI20％时，系统发出蓝色预警，提示存在轻微积压风险； 当OWI10％时，系统显示库存水平正常； 步骤B3中基于图形处理器单元编程的广度优先搜索策略包括：首先，接收知识图谱数据库Di作为数据输入源，同时确定搜索的起始顶点Vs和目标顶点Vi；搜索过程从起始顶点Vs开始，在每一次迭代中，并行地查找当前访问顶点的所有相邻顶点Vi；对于每个被发现的相邻顶点Vi，系统会动态分配一个独立的GPU计算单元以及相应的分布式内存单元，实现搜索任务的并行处理； 在搜索过程中，如果某个相邻顶点Vi与目标顶点Vt相匹配，则立即返回当前已找到的路径作为结果；否则，继续执行搜索循环，查找下一层相邻节点，直至满足终止条件。

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