一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法，该方法用于推测电网出现大量离散告警信号时具体发生的电网事件，该方法主要步骤为：首先收集电网离散告警信号；而后通过知识抽取、知识融合、知识加工的步骤提取三元组构建知识图谱；在此基础上，采用具有注意机制的图神经网络的方法，对现在发生的故障事件进行特征提取，计算实体隐藏特征向量，对节点的邻域信息进行学习，推测可能发生的故障事件，提供辅助解决方案，本发明的方法具有如下优点：1）能够满足多业务场景需求；2）相比于实时处理方式，效率更高；3）监屏误判、漏判情况大幅下降。

《一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023117500206，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为史轩哲;付蓉;刘睿;任晓宁;徐康，申请日期为2023-12-19，公开（公告）日期为2026-03-24，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/36 (2019.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的电力监控事件识别与智能分析方法，该方法用于推测电网出现大量离散告警信号时具体发生的电网事件，该方法主要步骤为：首先收集电网离散告警信号；而后通过知识抽取、知识融合、知识加工的步骤提取三元组构建知识图谱；在此基础上，采用具有注意机制的图神经网络的方法，对现在发生的故障事件进行特征提取，计算实体隐藏特征向量，对节点的邻域信息进行学习，推测可能发生的故障事件，提供辅助解决方案，本发明的方法具有如下优点：1）能够满足多业务场景需求；2）相比于实时处理方式，效率更高；3）监屏误判、漏判情况大幅下降。

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