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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司用户生态运营公司申请的专利一种基于知识图谱的电力服务语义识别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：CN120297285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510378276.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于知识图谱的电力服务语义识别方法及系统是由苏立伟;牛文楠;曾梦妤;康峰;高钰;王永军;马喆非;梁飞令;吴石松;段海燕;谢一鸣;龙丹;陈嘉欣设计研发完成，并于2025-03-26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服务语义识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于知识图谱的电力服务语义识别方法及系统，方法包括：采集若干组安监现场图像数据和文本数据，并进行跨模态融合；根据多模态融合向量设计图谱节点，获取图谱G＝E,R；根据所述图谱G＝E,R，结合风险敏感系数，推理出电力安监场景下的潜在风险因子集合，在所述图谱G＝E,R筛选出风险因子集合；根据风险因子集合，在所述图谱G＝E,R中生成明确成因‑后果关系的成因链，并通过成因链推理出整体作业的风险等级；基于所述成因链和风险等级，对图谱G＝E,R进行结构与参数的动态优化。本发明电力作业场景下实现智能化、可解释的安全风险识别与评估提供了创新的解决方案。

本发明授权一种基于知识图谱的电力服务语义识别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服务语义识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集若干组安监现场图像数据和文本数据，并引入风险敏感系数，并进行跨模态融合，输出多模态融合向量；其中，安监现场图像数据采用目标检测模型提取电力安监场景中的特定图像实体，得到图像实体集合，每个为一个图像中的安监实体；文本数据采用NLP模型提取票据中的作业字段，生成文本实体集合；所述每个实体的风险敏感系数由电力安监历史事故库训练得到； 根据多模态融合向量设计图谱节点，并设计五类固定关系边，全面覆盖跨模态与规则关系，形成完整的安监业务链路，采用固定权重策略设计图谱边权，获取图谱，其中，节点与边全部来自多模态融合向量提取的实体与知识库规则映射； 根据所述图谱，结合风险敏感系数，推理出电力安监场景下的潜在风险因子集合，在所述图谱筛选出风险因子集合； 根据风险因子集合，在所述图谱中生成明确成因-后果关系的成因链，并通过成因链推理出整体作业的风险等级； 基于所述成因链和风险等级，对图谱进行结构与参数的动态优化，生成自适应的进化图谱； 其中，所述基于所述成因链和风险等级，对图谱进行结构与参数的动态优化，生成自适应的进化图谱，具体有： 针对图谱中与成因链中节点与风险因子关联的所有边，通过指示函数分析成因链和风险等级，基于指示函数判断节点是否处于风险集合，动态调整边权重； 针对成因链中未显式存在于图谱的潜在成因关系，则补充跨模态或跨层级的隐性风险边； 其中，所述基于指示函数判断节点是否处于风险集合，动态调整边权重，包括： 若节点或属于风险因子集合，则放大边权，强化风险相关连接的作用； 若不满足条件，边权保持不变； 其中，所述针对成因链中未显示存在于图谱的潜在成因关系，则补充跨模态或跨层级的隐性风险边，具体规则有： 若成因链中存在节点且图谱无边或边权，则补充新边或重设边权： ； 其中，为成因链补链因子；为成因链中的因果边强度；为跨模态一致性因子，若和分别为不同模态，则，否则为0；为跨模态补链增益因子。

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