【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网数据处理，具体涉及一种基于稳态模型规则的电网数据知识图谱补全方法与系统。
技术介绍
1、随着电力系统的规模不断扩大与复杂化，电网运行和管理面临着越来越大的挑战。电网中涉及的运行数据、设备参数及其之间的关系十分庞大，如何高效处理、管理和利用这些数据，已成为电力领域亟待解决的重要问题。传统的数据管理和分析方法通常依赖于结构化数据存储和简单的规则推理，这使得在电网运行中出现的问题难以及时发现，且难以实现基于大数据和人工智能的深度分析与预测。
2、电网数据的补全和知识图谱构建成为解决这一问题的关键。知识图谱作为一种图形化的数据结构，能够将电网中的各种实体及其之间的复杂关系进行有机结合，提供一种更加全面、灵活的电网数据表示方式。现有的电网数据补全方法主要依赖于基于规则的推理和数值模拟，这些方法虽然能够一定程度上提高数据的完整性，但仍然面临着数据处理效率低、补全精度不高等问题。
3、目前，尽管已有一些基于机器学习和深度学习的电网数据补全方法，但这些方法大多依赖于大量的标注数据或复杂的模型训练，往往需要高昂的...
【技术保护点】
1.一种基于稳态模型规则的电网数据知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对电网基准稳态数据进行预处理包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用判别函数集合评估每条数据的有效性，筛选得到有效数据子集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从知识图谱中提取节点与线路的电气参数，构建描述电网稳态运行的潮流方程组，将潮流方程组转化为优化问题，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用变分推断方法求解所述优化问题，通过迭代优化逼近全局最优解，包括
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【技术特征摘要】
1.一种基于稳态模型规则的电网数据知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对电网基准稳态数据进行预处理包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用判别函数集合评估每条数据的有效性，筛选得到有效数据子集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从知识图谱中提取节点与线路的电气参数，构建描述电网稳态运行的潮流方程组，将潮流方程组转化为优化问题，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用变分推断方法求解所述优化问题，通过迭代优化逼近全局最优解，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对变分下界进行迭代优化，更新变分参数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对更新后的知识图谱进行验证与一...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊浩，赵玉林，熊宇峰，闪鑫，孙世明，黄蔓云，孙国强，刘鑫宇，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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