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龙图腾网获悉武汉三江中电科技有限责任公司申请的专利一种基于知识图谱的电网自然灾害预警方法、计算机设备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：CN119398225B 。

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：202411409425.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于知识图谱的电网自然灾害预警方法、计算机设备是由黄凯;马艳辉;张菲;汪元红;郑涛;邱扬波;黄永圣设计研发完成，并于2024-10-10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网自然灾害预警方法、计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及电力气象预测技术领域，为了解决目前的电网自然灾害预警系统在特征提取方面存在不足，未能充分利用相关领域的知识来增强模型的预测能力的问题，公开了一种基于知识图谱的电网自然灾害预警方法、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。该方法包括步骤S1，基于发生电网自然灾害对应的气象数据、地理信息和电力设备数据，构建电力气象知识图谱；步骤S2，根据知识图谱中的语义特征，对气象数据进行特征增强，形成融合特征；步骤S3，根据融合特征，构建基于图卷积神经网络与自注意力机制的灾害天气预测模型；步骤S4，根据灾害天气预测模型，对目标天气下的电网自然灾害进行预警。采用本方法能够提高电网自然灾害预测的准确性。

本发明授权一种基于知识图谱的电网自然灾害预警方法、计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的电网自然灾害预警方法，其特征在于，包括： 步骤S1，基于发生电网自然灾害对应的气象数据、地理信息和电力设备数据，构建电力气象知识图谱； 步骤S2，通过知识图谱嵌入算法将所述知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间，提取低维向量，所述低维向量表示电力气象知识图谱的语义特征；根据不同的预测任务，选择相应的气象数据；将所述气象数据经过特征提取器，得到气象特征；将所述气象特征作为所述知识图谱中对应表示气象类实体的节点的属性，并与所述节点的低维向量拼接，形成融合特征； 步骤S3，根据所述融合特征，构建基于图卷积神经网络与自注意力机制的灾害天气预测模型，包括将融合特征作为节点特征，每个节点对应一行特征向量，形成特征矩阵；基于知识图谱的结构信息构建邻接矩阵，所述邻接矩阵是一个二元矩阵，所述知识图谱的结构信息包括不同节点之间是否存在连接及相关强度，所述图卷积神经网络的输入层接收所述特征矩阵和所述邻接矩阵；在所述图卷积神经网络的每个隐藏层之后引入自注意力机制，所述自注意力机制为SimAM模块，将隐藏层的输出作为SimAM模块的输入，通过ReLU激活层提取输入特征再通过能量函数生成三维权重，经过Sigmoid函数生成权重调整，最后将调整后的特征与原始的输入特征融合，输出优化后的结果，从而构建基于图卷积神经网络与自注意力机制的模型； 步骤S4，根据所述灾害天气预测模型，对目标天气下的电网自然灾害进行预警。

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