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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国网智能电网研究院有限公司申请的专利电网调控风险预警信息知识图谱设计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：CN115033705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210420350.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权电网调控风险预警信息知识图谱设计方法及系统是由朱红;张伟;孙昕杰;申张亮;邓晨;郑晓崑;柴博;韦鸣月;胡子健;许洪华;徐中中设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网调控风险预警信息知识图谱设计方法及系统在说明书摘要公布了：电网调控风险预警信息知识图谱设计方法及系统，方法包括：采集电网调控的半结构化数据和非结构化数据以构建调度知识库；利用调度知识库设计具有层级性的电网调控风险预警知识图谱；使用电网调控风险预警知识图谱结合专家经验知识，对电网调控风险预警系统进行逻辑层级表达；采集电网调控风险预警通知单，并对电网调控风险预警通知单进行事件抽取，以获取电网调控风险预警实例事件的事理关系和事理元素，并构建电网调控风险预警事件图谱。本发明通过事件抽取获得了事理关系及事理元素，建立了电网调控风险预警事件图谱，该电网调控风险预警事件图谱融合了多类事件与实体知识，是电网调控风险预警信息知识图谱的特定形态。

本发明授权电网调控风险预警信息知识图谱设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.电网调控风险预警信息知识图谱设计方法，其特征在于，所述设计方法包括：步骤1，采集电网调控的半结构化数据和非结构化数据；利用预处理后的半结构化数据和非结构化数据构建调度知识库；其中，调度知识库，用于存储电网调控风险预警概念知识和电网调控风险预警概念知识之间的上下位层级关系；调度知识库包括：名词性实体抽象知识库、性状类抽象知识库以及动作性事件抽象知识库；名词性实体抽象知识库中存储存在上下位语义关系的名词；性状类抽象知识库中存储形容词或副词；动作性事件抽象知识库中存储动词；电网调控风险预警概念知识是知网中文词库、百科知识库与电网调控领域内文本资料和词表的融合；步骤1中，调度知识库的构建包括：步骤1.1，从知网中文词库和百科知识库中获取抽象层级；其中，以知网中文词库中的Glossary文件作为概念层级体系文件；步骤1.2，通过人工标注，从电网调控的半结构化数据和非结构化数据中获取电网调控领域内文本资料；将文本资料与概念层级体系文件进行融合形成层级分类树，其中设置词频最高的词条作为根节点，将根节点作为实体；步骤1.3，利用词向量工具训练电网调控领域内文本资料，得到包含实体的电网调控领域内词向量文本以及电网调控领域内词表；步骤1.4，将电网调控领域内词向量文本中所有的词设置为种子词，对种子词以外的其余电网调控领域内文本资料与种子词进行相似度计算，将相似度大于相似度阈值的词作为同义词，并进行存储；步骤1.5，将步骤1.4得到的同义词以及在同义词词林中获取的同义词进行汇总，得到电网调控风险预警概念知识；步骤1.6，构建步骤1.2得到的实体与词语上位概念的上下位有向图，基于最短路径算法，以每个实体最短路径的最大值作为实体的上下位抽象路径，以上下位抽象路径表征电网调控风险预警概念知识之间的上下位层级关系；步骤2，利用调度知识库设计具有层级性的电网调控风险预警知识图谱；使用电网调控风险预警知识图谱结合专家经验知识，对电网调控风险预警系统进行逻辑层级表达；电网调控风险预警知识图谱包括：电网调控风险预警抽象事件的层级体系，电网调控风险预警抽象事件的论元结构；步骤2中，调度风险预警事件的层级体系是基于规则组合方式进行构建，规则组合方式是自顶向下方式和自下而上方式的结合；层级体系的构建过程包括：步骤2.1，自顶向下的构建调度风险预警事件的层级体系，即基于专家经验知识，根据调度风险预警事件的特征对调度风险预警事件进行归纳、分类和定义，并根据电网调控风险预警的业务场景设计调度风险预警事件的层级体系，具体为：步骤2.1.1，从调度知识库中获取核心动作作为一级事件；核心动作包括动词，名词，名动词短语；步骤2.1.2，以一级事件为基础，通过行为主体+核心动作的方式，获取二级事件；行为主体包括名词，名词性短语；步骤2.1.3，以描述二级事件的属性事件作为三级事件；步骤2.1.4，对三级及以上的各级事件重复步骤2.1.3，逐步迭代得到四级及以上的各级事件；步骤2.2，自下而上的构建调度风险预警事件的层级体系，即根据电网调控的半结构化数据和非结构化数据对步骤2.1.2获得的二级事件进行分类，将同一类的二级事件归属于同一类的一级事件，具体为：步骤2.2.1，通过事件短语提取以及事件边界提取的方式，从多个二级事件中识别出各种事件名称；步骤2.2.2，通过实体识别的方式，对多个二级事件进行词的实体类型进行识别，使用词的实体类型去替换词，得到二级事件的上层事件；步骤2.2.3，对上层事件中的核心动作进行抽象处理，作为一级事件的补充；步骤2中，调度风险预警事件的论元结构包括：事件触发词和描述事件结构的元素；调度风险预警事件的论元结构的构建由机器自动完成，包括：步骤2.3.1，对候选的事件触发词进行初始化，得到事件触发词特征向量；步骤2.3.2，基于神经网络模型自动更新学习事件触发词特征向量以及组合事件触发词特征向量；步骤2.3.3，根据步骤2.3.2得到的事件触发词特征向量的组合结果，基于Softmax模型输出不同分类的论元结构；步骤2.3.4，针对调度风险预警事件，补充描述事件结构的元素，具体为：1）使用通用论元作为描述事件结构的元素，通用论元包括使用时间、地点、人物、机构；2）基于调度风险预警事件的类型，提取调度风险预警事件的核心动作、事件的主体、事件的客体作为描述事件结构的元素；步骤3，采集电网调控风险预警通知单，并对电网调控风险预警通知单进行事件抽取，以获取电网调控风险预警实例事件的事理关系，电网调控风险预警实例事件的事理元素；步骤4，利用电网调控风险预警实例事件的事理关系，电网调控风险预警实例事件的事理元素，构建电网调控风险预警事件图谱；其中，电网调控风险预警事件图谱为有向有环图谱，以电网调控风险预警实例事件的事理元素为节点，以电网调控风险预警实例事件的事理关系为有向边。

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