基于知识图谱与改进图神经网络的电力应急资源调配方法及系统

本发明公开了一种基于知识图谱与改进图神经网络的电力应急资源调配及系统。首先从多源数据中抽取关键实体及实体间的关系，构建电力应急资源调配知识图谱；再将所构建的知识图谱映射到向量空间，为知识图谱中的每个实体和关系生成向量化表示；然后在经典关系图卷积网络模型中引入动态关系权重机制，构建改进关系图卷积网络模型，以知识图谱的向量化数据作为输入，学习实体之间的深层关系。当有新的电力应急事件发生时，本发明首先在知识图谱中更新新发生的应急事件信息，扩展故障设备、影响范围及应急资源信息，确保最新的环境信息得到充分利用，随后利用关系图卷积网络模型进行知识推理，生成最优资源调配方案，以实现高效、精准的应急响应。