元の名称記録: 国网陕西省电力有限公司经济技术研究院; 华北电力大学

本发明公开了一种基于BERT模型与图神经网络的电网成本项目信息提取与异常检测方法，属于信息处理管理技术领域；通过自动化提取项目关键信息，利用BERT模型的上下文语义建模技术从文本资料中提取结构化数据，通过定义并选择关键信息字段，进行深层次的语义建模；进行信息清洗与预处理，使用T5模型进行多任务学习，结合生成对抗网络；使用图神经网络对项目的多维度特征进行学习，捕捉项目间的复杂依赖关系，获得每个项目的高质量嵌入表示，优化项目的嵌入表示，将相似项目聚集在同一簇；通过高斯混合模型对同类型历史项目数据进行拟合，统计分析每个项目的资源消耗量，建立正常消耗区间，对待实施项目的资源消耗量进行异常检测和判定。

本发明涉及风险预警技术领域，具体涉及一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法，包括以下步骤：S1，采集电场强度与人员位置、姿态数据，融合处理后输出实时状态信息；S2，结合有限元建模与实时数据构建三维模型，识别并评估作业风险；S3，基于三维栅格规划作业路径，利用DQN补偿偏移并引入触觉反馈；S4，构建CNN‑LSTM识别模型，融合概率评分与物理评分判定风险等级；S5，融合风险与路径信息，通过熵权法与MILP优化任务与资源调度方案。本发明，实现了基于电场感知与风险驱动的智能路径规划与作业调度优化，提升了变压器不停电作业的安全性与智能化水平。

本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种多模态融合与动态博弈驱动的电网专项成本智能评审方法，包括以下步骤：S1，统一采集与处理电网专项成本项目的多源数据，包括字段结构化、校验、去重、填补与异常识别，生成规范化评审数据集；S2，基于注意力PCA与密度峰值聚类构建加权特征空间，划分同类费用类目；S3，建立log‑正态混合效应模型并融合多层次因素，结合经验贝叶斯法估算合理单价区间；S4，构建马尔可夫决策过程，优化评审策略并输出结论与调整建议。本发明，通过构建多源数据处理、注意力聚类建模、混合效应统计分析与动态博弈决策相融合的智能评审体系，实现了电网专项成本评审的高精度、自动化与策略可解释性提升。