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龙图腾网获悉国能长源汉川发电有限公司;国能信控互联技术有限公司申请的专利基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成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：CN116628220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310539867.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成方法及系统是由李曈昊;张晖;肖波;冯飞;游锦伟;贾顺杰;李洋;米路中;张艳萍设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成方法，包括：获取电力系统的历史工作票和设备台账信息；根据历史工作票和设备台账信息构建知识图谱关系图；对知识图谱关系图中的数据进行处理和转换，得到图结构；构建关系图卷积神经网络模型并基于图结构对模型进行训练，得到知识推理模型；获取新数据并基于知识推理模型内容预测工作票中相关设备的危险因素和对应的安全措施。本发明综合考虑知识库中的历史工作票信息和标准作业安全措施库，及工作票和安全措施、危险源之间的关系；由模型输出最佳安全措施以及可能面临的危险源，进而辅助工作人员对工作票的完整填写，提升工作效率和工作质量，优化电厂安全生产水平。

本发明授权基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关系图卷积神经网络的电力工作票生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取电力系统的历史工作票和设备台账信息； 步骤2，根据历史工作票和设备台账信息构建知识图谱关系图； 步骤3，采用稀疏向量表示对知识图谱关系图中的数据进行处理和转换，得到图结构； 步骤4，构建关系图卷积神经网络模型并基于图结构对模型进行训练，得到知识推理模型； 所述步骤4中，关系图卷积神经网络模型包括输入层、R-GCN层和输出层； 输入层将每个实体和关系转换为一个向量表示，并将每个节点的向量和邻接矩阵传递到下一层； R-GCN层由多个图卷积单元组成，每个图卷积单元可以聚合各节点的邻居节点的信息，并更新节点的向量表示； 关系图卷积神经网络模型的输出层为基于多分类逻辑回归的输出层，输出层的输入是每个节点表示的工作票或设备台账，输出层的输出目标是每个节点预测概率分布，概率分布的值表示该节点属于所有可能的危险因素或安全措施类别中的一个； 步骤5，获取新电力设备的数据并基于知识推理模型内容预测电力设备的危险因素和对应的安全措施，并基于得到的危险因素和安全措施生成完整的工作票。

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能长源汉川发电有限公司;国能信控互联技术有限公司，其通讯地址为：431614 湖北省孝感市汉川市经济开发区；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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