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龙图腾网获悉国网信通亿力科技有限责任公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利基于知识图谱的电网多模态数据合规监测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：CN121598025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610114157.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于知识图谱的电网多模态数据合规监测方法是由李金湖;陈岸青;王斌;林明霞;肖郑海;陈艺燕;黄晓雯;吴玲婷;柴偲琪;王建福设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的电网多模态数据合规监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱的电网多模态数据合规监测方法，包括以下步骤：S1:获取电网的多源异构数据，并进行预处理，生成结构化与语义化的数据表示;S2:根据生产的结构化与语义化的数据表示，构建初始知识图谱；S3:根据初始知识图谱，结合时间感知机制TGN识别电网操作环境随时间变化的合规标准与规律，并通过神经符号融合，将基于规则的逻辑推理与深度神经模型结合，实现模糊条件下的合规判断，构建知识智能体；S4:基于知识智能体，结合深度学习与符号推理进行多模态合规分析，获取分析结果；S5：基于分析结果，结合自然语言生成技术，对违规事件自动生成解释报告。本发明实现动态智能的合规分析，显著提升电网管理的智能化和自动化水平。

本发明授权基于知识图谱的电网多模态数据合规监测方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的电网多模态数据合规监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取电网的多源异构数据，并进行预处理，生成结构化与语义化的数据表示; S2:根据生成的结构化与语义化的数据表示，构建初始知识图谱； S3:根据初始知识图谱，结合时间感知机制TGN识别电网操作环境随时间变化的合规标准与规律，并通过神经符号融合，将基于规则的逻辑推理与深度神经模型结合，实现模糊条件下的合规判断，将初始知识库优化成为一个动态演化的知识智能体； S4:基于知识智能体，结合深度学习与符号推理进行多模态合规分析，获取分析结果； S5：基于分析结果，结合自然语言生成技术，对违规事件自动生成解释报告； 所述基于规则的逻辑推理与深度神经模型结合，实现模糊条件下的合规判断，具体如下：构建了神经符号融合推理框架，将传统的基于规则的符号推理与深度神经网络的分布式表示学习有机结合；在符号层面，将电网安全规程、操作标准、管理制度显式知识转化为逻辑规则和约束条件，利用一阶逻辑形式化语言进行规则建模；在神经层面，采用图神经网络GNN对初始知识图谱进行表示学习，生成实体和关系的低维嵌入向量，通过神经网络的非线性映射能力处理数据中的噪声、不确定性和模糊性；两个层面通过神经模块网络和可微分神经符号推理器进行耦合，实现符号推理的可微分化和神经计算的可解释化，当面临模糊条件时，能够综合符号规则的确定性推理和神经网络的模式识别能力，进行概率化的合规判断和置信度评估； 所述基于知识智能体，结合深度学习与符号推理进行多模态合规分析，获取分析结果，具体如下： 基于构建的知识智能体，首先对电网运行过程中产生的多源异构数据进行深度融合与语义对齐；通过跨模态对齐技术将不同模态的特征投影到统一的多模态表示空间，利用对比学习方法最大化相关模态间的相似性，最小化无关模态间的相似性，从而实现多模态信息的有效融合和语义一致性保证； 在多模态特征融合的基础上，采用符号推理与神经推理相结合的方式进行合规性分析，符号推理层面，根据电网安全规程、操作标准和管理制度构建的形式化规则库，对明确的合规条件进行精确的逻辑推理和演绎；神经推理层面，利用图神经网络对知识智能体中的实体关系进行表示学习，通过多层消息传播和注意力机制捕获复杂的关联模式，处理模糊、不确定的合规场景；经过多模态融合和协同推理分析后，生成综合性的合规分析结果。

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