基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法

朱红; 胡新雨; 高莉莎; 张强; 徐晓轶; 朱盟盟

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12

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基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法

人工智能 | 更新时间：2026-09-19

- 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法
- 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法
- 电力信息与通信技术 2026年24卷第6期页码：104-113
- 作者机构：
  
  1. 国网南京供电公司
  2. 国网南通供电公司
  3. 中国电力科学研究院有限公司
  4. 苏州华天国科电力科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司总部科技项目“电网主设备运维多模态生成式模型构建与应用关键技术研究”(5700-202318598A-3-2-ZN)
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12
  中图分类号： TM73
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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朱红, 胡新雨, 高莉莎, 等. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(6):104-113.

朱红, 胡新雨, 高莉莎, et al. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 2026, 24(6): 104-113.
朱红, 胡新雨, 高莉莎, 等. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 电力信息与通信技术, 2026,24(6):104-113. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12.

朱红, 胡新雨, 高莉莎, et al. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 2026, 24(6): 104-113. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12.

摘要

随着大数据和人工智能发展，电力行业需要高效管理海量数据，知识图谱(knowledge graph

KG)查询是提取其相关信息的关键技术。针对现有大规模电力知识库知识(knowledge base

KB)缺失及传统SPARQL查询易导致结果遗漏或空查询的问题，文章提出基于预测推理的电力KG近似查询解决方法。通过将知识图谱嵌入(knowledge graph embedding

KGE)方法与SPARQL查询方法相结合，解决使用单一SPARQL查询结果为空或答案较少的问题，其中，KGE用于补全KB中缺失的知识，而SPARQL查询用于查询KB中现有的知识。最后，通过实验评估所提方法，结果表明，该方法可以联合执行对存在知识的精确查询和缺失知识的近似查询，并在电力领域的KG查询中表现出较好的性能与应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

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张金营,王哲峰,谢华,么长英,闵艳丽,王新颖.基于知识图谱与大语言模型的电力行业知识检索分析系统研发与应用[J].中国电力,2024(12).

刘沿娟,张栋栋,于海亮,刘玉玺,王一竹,陈宜亮.基于知识图谱的电力标准智能问答系统研究[J].电工技术,2024(16).

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