一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法

本发明涉及知识图谱构建技术领域，公开了一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，包括以下步骤，通过异构模型处理变电站多源数据，通过线性投影将变电站设备的运维文本、监测数据、规程规则和红外图像的多源异构数据映射到统一特征空间，构建同一设备的多模态正负样本对，采用对比学习拉近相关设备特征的距离，动态优化各类数据的投影矩阵，联合检测运维文本与设备监测数据中的变电设备实体边界，通过注意力机制融合多模态设备特征，推理设备间关系类型。本发明通过深度融合变电站多源异构数据与专家经验，有效解决了传统知识管理体系存在的碎片化、静态化问题，显著提升了电力设备状态感知与故障诊断的精准度。