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申请/专利权人：全球能源互联网集团有限公司;华北电力大学;国网山东省电力公司电力科学研究院;天津大学

摘要：本发明公开了属于知识追踪技术领域的基于多特征S‑GRU‑R知识追踪模型的电力系统热点追踪方法。具体为：收集并构建与新型电力系统相关的科技期刊论文的数据集；对收集到的数据集进行清洗和整理；从经清洗和整理的数据集中识别出与新型电力系统相关的关键词簇；提取与新型电力系统相关的多特征趋势；设计多特征S‑GRU‑R知识追踪模型；使用优化算法Adam和参数设置对设计的多特征S‑GRU‑R知识追踪模型进行训练；利用训练好的多特征S‑GRU‑R知识追踪模型对新型电力系统领域的学术研究热点进行追踪和分析，预测未来的研究趋势，并生成热点变化的可视化结果。本发明模型能够有效处理时序性数据，并解决长期依赖问题，从而更准确地追踪和预测学术研究中的热点话题和趋势。

主权项：1.基于多特征S-GRU-R知识追踪模型的电力系统热点追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集并构建与新型电力系统相关的科技期刊论文的数据集，确保数据集包含足够的历史产出量记录和发表年度信息；步骤2：对步骤1收集到的数据集进行清洗和整理；步骤3：运用大数据分析技术，从步骤2经清洗和整理的数据集中识别出与新型电力系统相关的关键词簇；步骤4：根据关键词簇，提取与新型电力系统相关的多特征趋势；步骤5：基于S-GRU-R网络模型，设计多特征S-GRU-R知识追踪模型；步骤6：将步骤2中清洗和整理后的数据集分为训练集和测试集，使用优化算法Adam和参数设置对步骤5设计的多特征S-GRU-R知识追踪模型进行训练；步骤7：利用步骤6训练好的多特征S-GRU-R知识追踪模型对新型电力系统领域的学术研究热点进行追踪和分析，预测未来的研究趋势，并生成热点变化的可视化结果。

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