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申请/专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要：本发明提供一种量子游走和量子热力学的电网动态知识图谱链接预测方法，涉及电力系统主设备缺陷诊断与动态图表示学习技术领域，该方法包括收集电网动态知识图谱的相关数据，包括电网设备的状态、连接关系、时间戳，构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；构建基于量子游走和量子热力学的电网动态知识图谱链接预测模型，所述模型包括量子迁移感知编码器和温度感知混合专家模型解码器；使用训练集数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，得到训练好的模型；利用测试集对训练好的模型进行评估。本发明可以精确预测电网设备未来可能产生故障，提升电网稳定性与安全性。
主权项：1.一种量子游走和量子热力学的电网动态知识图谱链接预测方法，其特征在于，包括：收集电网动态知识图谱的相关数据，包括电网设备的状态、连接关系、时间戳，构建数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；构建基于量子游走和量子热力学的电网动态知识图谱链接预测模型，所述模型包括量子迁移感知编码器和温度感知混合专家模型解码器；其中所述量子迁移感知编码器用于基于动态知识图谱，以当前要推理的节点为中心节点进行子图采样，得到以中心节点为中心的子图结构；基于子图结构，在子图上进行量子游走，计算中心节点到各节点的量子偏置值；基于子图结构和量子偏置值，使用图注意力网络从邻居节点聚合信息，并引入量子偏置调整注意力权重，得到中心节点的更新嵌入；所述温度感知混合专家模型解码器用于基于动态知识图谱的连续时刻数据，计算动态知识图谱的全局演化特征；基于中心节点的嵌入、连边时间、全局演化特征，得到未来可能存在的边的预测结果；使用训练集数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，得到训练好的模型；利用测试集对训练好的模型进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山西省电力公司电力科学研究院 量子游走和量子热力学的电网动态知识图谱链接预测方法
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