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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司超高压变电公司;国家电网有限公司申请的专利基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断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：CN115563225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210994977.4，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断方法及系统是由范琪;刘卫东;章健军;张寒;李波;任伟;瞿旭;康文;毛文奇;李国栋;伍艺佳设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断方法及系统，本发明包括将输入的不同电网设备的故障诊断数据集汇聚成结构化状态数据集合，利用实体词典和关系词典对结构化状态数据集合抽取实体和关系的样本集合；利用样本集合训练知识图谱关系推理模型；将完成训练后的知识图谱关系推理模型用于电网设备故障诊断：将输入的目标电网设备的故障诊断数据生成统一结构化状态数据、进行知识抽取得到实体和关系通过知识图谱关系推理模型进行向量化、通过向量计算得到故障诊断结果。本发明能够解决现有故障诊断技术无法在复杂的设备结构中分析和发现设备的故障问题，实现电网设备故障诊断领域知识的补全、发现和推理计算。

本发明授权基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱关系推理的电网设备故障诊断方法，其特征在于，包括： S101，将输入的不同电网设备的故障诊断数据集汇聚成结构化状态数据集合S，所述结构化状态数据集合S中每一台电网设备的统一结构化状态数据格式相同； S102，利用预设的实体词典和关系词典对结构化状态数据集合S进行知识抽取，得到实体和关系的样本集合； S103，利用实体和关系的样本集合训练知识图谱关系推理模型以构建两个实体及其之间关系所构成的三元组； S104，将完成训练后的知识图谱关系推理模型用于电网设备故障诊断：将输入的目标电网设备的故障诊断数据生成统一结构化状态数据，利用预设的实体词典和关系词典对统一结构化状态数据进行知识抽取得到实体和关系，将抽取得到的实体和关系通过完成训练后的知识图谱关系推理模型进行向量化，并对向量化后的实体和关系通过向量计算得到电网设备故障诊断结果； 步骤S102之前包括构建实体词典和关系词典的步骤： S201，针对原始语料库的各个文档中的句子序列，分别对其中任意第i个句子进行分词处理，转化为关键词序列，对不同关键词统计出现次数，得到第i个句子的第j个关键词在原始语料库中出现的次数，并根据下式计算关键词的通用词频表示： ， 上式中，为第k个句子的第l个关键词在原始语料库中出现的次数； S202，分别统计第i个句子的第j个关键词在预设的专家知识语料库ED中出现的次数是，并根据下式计算关键词的专家词频表示： ， 上式中，为第k个句子的第l个关键词在专家知识语料库ED中出现的次数； S203，根据下式计算关键词的重要程度： ， 上式中，为权重系数； S204，根据重要程度对关键词进行筛选，并对筛选后的关键词进行分类为实体和关系，将分类为实体的关键词建立实体词典，将分类为关系的关键词建立关系词典； 步骤S103中利用实体和关系的样本集合训练知识图谱关系推理模型时，所述知识图谱关系推理模型还包含下式所示的约束条件： , 上式中，为知识图谱关系推理模型的训练参数，训练参数的取值范围为，且当取1时不同头尾实体向量的差值保持一个方向，当取小于1时允许不同头尾实体向量的差值在给定的范围内保持可控的方向偏差； 步骤S103中利用实体和关系的样本集合训练知识图谱关系推理模型时，采用的损失函数为： ， 上式中，为损失函数，为正样本集合，为负样本集合，表示正样本，其中为该正样本的关系的分布式向量表示，为该正样本的头实体的分布式向量表示，为该正样本的尾实体的分布式向量表示；表示负样本，其中为该负样本的关系的分布式向量表示，为该负样本的头实体的分布式向量表示，为该负样本的尾实体的分布式向量表示；为阈值参数，代表正样本的得分，代表负样本的得分，代表任意的正部，且得分的计算函数表达式为： ，， 上式中，为表示转置操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司超高压变电公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：410004 湖南省长沙市新韶东路398号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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