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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司申请的专利一种面向多源非结构化数据的智能分析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：CN120011604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510488175.X，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种面向多源非结构化数据的智能分析方法是由庄莉;白海滨;李兰亭设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多源非结构化数据的智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向多源非结构化数据的智能分析方法，包括步骤S1:构建智能安全采集网络，获取电力多源非结构化数据，并进行初步的数据过滤和清洗处理；S2:通过ApacheKafka构建实时数据管道，从智能安全采集网络持续接收数据流，并集成从外部数据源提取数据，确保数据完整性和及时性；S3:将实时数据管道获取的多源非结构化数据进行存储，并使用数据虚拟化技术实现不同数据源的无缝集成和统一访问；S4:利用图神经网络GCN对集成后的多源非结构化数据进行复杂网络关系建模，获取数据间的动态关系特征；S5:结合集成后的多源非结构化数据以及数据间的动态关系特征，进行智能分析。本发明显著提升了电力系统的多源非结构化数据分析的智能化水平和决策支持能力。

本发明授权一种面向多源非结构化数据的智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多源非结构化数据的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:部署边缘终端，构建智能安全采集网络，获取电力多源非结构化数据，并进行初步的数据过滤和清洗处理； S2:通过ApacheKafka构建实时数据管道，从智能安全采集网络持续接收数据流，并集成从外部数据源提取数据，确保数据完整性和及时性； S3:将实时数据管道获取的多源非结构化数据进行存储，将热数据存储于高性能缓存Cassandra，冷数据存储在HDFS中，根据访问频率自动调节，并使用数据虚拟化技术实现不同数据源的无缝集成和统一访问，提升数据查询效率； S4:利用图神经网络GCN对集成后的多源非结构化数据进行复杂网络关系建模，获取数据间的动态关系特征； S5:结合集成后的多源非结构化数据以及数据间的动态关系特征，进行智能分析； 所述S1具体为： 使用ArcGIS导入地理和人口数据，包括地形地貌、现有电网设施、公共基础设施和人口密集度；利用空间分析工具，对变电站、重要公共基础设施、人口密集区进行标记和分类； 依据地理特征和人口分布将区域划分为若干个子网，每个子网涵盖特定区域的关键节点； 根据各子网的数据需求进行边缘设备部署；创建多层次拓扑结构，底层为数据采集设备，中层为边缘网关，顶层为中央管理平台； 获取各子网的传感器数据，并通过边缘网关初步处理不同数据类型，包括数据清洗和过滤；使用MatlabSimulink进行设备覆盖模拟，优化边缘网关位置和数量; 所述使用MatlabSimulink进行设备覆盖模拟，优化边缘网关位置和数量，具体如下： 使用目标函数Fx来最小化边缘网关数量Nx和最大化覆盖面积Cx： ； ； 其中，α,β为权重系数；Ld是距离d处的信号损耗；L0是参考距离d0处的路径损耗；η为路径损失指数；Xg是环境因子引入的衰减变化；x为决策变量，即边缘网关的布局方案； 利用粒子群优化算法优化设备放置的选定位置，确保最优的覆盖和最少的边缘网关使用： 初始化粒子集合，每个粒子表示一种边缘网关布局方案，并随机赋予其速度和位置； ; ; 其中：ω是惯性权重；c1,c2是学习因子；r1,r2是随机数；px是粒子x的历史局部最优位置；g是全局最优位置；vxt和sxt分别为粒子x在当前迭代t的速度和位置; 根据粒子到最优解的距离调整其速度和位置： 使用目标函数Fx评价每个粒子的适应度，更新个体最优解和全局最优解； 不断重复更新速度、位置和适应度，直至达到最大迭代次数或收敛条件; 所述S5具体为： 通过GCN提取的H表示节点间的动态关系特征；从图像、文本、时间序列数据提取的初始特征分别为Fimage,Ftext,Ftime； 将GCN提取的动态关系特征与其他初始特征，使用注意力机制方法进行特征融合： Ffused=FusionLayerFimage,Ftext,Ftime,H； FusionLayer为融合操作； 基于融合后的特征Ffused，根据所需分析任务选择适合的模型，进行分析，任务包括设备故障分类、电量需求预测和识别异常模式。

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