电力设备健康管理知识图谱:基本概念、关键技术及研究进展

知识图谱具有良好的知识表达能力和解释性,是人工智能领域的一个重要分支,将其应用于电力设备健康管理,可有效整合设备全生命周期的数据,形成以知识为导向的新型运维管理模式。首先,文中系统地梳理了开放领域知识图谱构建方法,针对其中的关键技术和难点问题进行了详细阐述,并结合电力设备健康管理知识图谱的特点,论述了知识图谱的构建过程;然后,结合现有工作,明确了知识图谱在电力设备健康管理中的应用场景,并分析了当前健康管理领域对知识图谱技术的需求;最后,对未来知识图谱在能源电力设备健康管理中的应用前景做了展望。     

电力领域知识图谱的构建与应用

电力领域知识图谱旨在充分利用电力物联网所承载的数据信息,以结构化方式刻画电力系统中的概念、实体、事件及其间的关系,为电力行业产业链提供一种更为有效的跨媒体大数据组织、管理、认知能力。结合大数据与人工智能技术,领域知识图谱正逐步成为推动电力人工智能发展的核心驱动力之一。论文概述了知识工程在电力系统中的发展历程,重点分析了我国电力企业对知识表示、图谱构建以及图谱应用的发展现状,针对我国电力物联网的数据特征与发展趋势提出了一种基于NoDKG (not only domain-specific knowledgegraph)思想的电力领域知识图谱应用框架设计,并对领域知识图谱的应用方向与未来挑战进行总结与展望。     

基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录检索方法

电网生产管理系统中存在大量电力设备缺陷记录,其准确检索对于缺陷管理有着重要的指导作用。基于知识图谱技术,探索了电力设备缺陷记录检索方法。首先提出了利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法;然后基于所构建的知识图谱,提出了利用图搜索进行电力设备缺陷检索的方法;最后通过算例对比了上述缺陷记录检索方法和传统机器学习语义分析方法的检索效果。算例表明,基于知识图谱的电力设备缺陷记录检索方法能提升缺陷记录检索的效果。     

基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统研究

电力设备管理和电网调度运行的业务正在深度融合,针对设备管理中出现的质量把控不严、设备安全运行压力大、缺乏完善量化的设备质量评价体系、设备运行情况不能有效反馈到入网招标中等问题,亟须将电力设备质量管理从调度运维延伸至生产制造环节,构建全景式质量控制体系。传统的电力设备质量管理系统通常采用的关系型数据库面临着数据检索查询效率低下、储存空间需求较大等问题,文章提出了一种基于图数据库和知识图谱的电力设备质量综合管理系统。首先,根据图数据库的数据存储和遍历机理,结合电力设备质量评价需求,设计自顶向下的领域知识图谱模型,实现多源异构数据在图数据库中的高效存储;其次,通过研究知识图谱中统计和基于规则的知识推理算法,设计设备、厂家、变电站/线路、电力公司、质量事件等多重关联关系的高效分析查询方法,实现疑似家族性缺陷分析、设备批次故障/缺陷时间分布等分析;最后,研究设计数据层次化组织的可视化,利用数据间的关联关系将数据进行多主题的分类分层组织,并提供友好互动人机界面。     

基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究

当前电网数字化转型升级，且电力变压器智能健康管理技术快速发展，而在运维过程中存在信息关联性弱以及决策生成效率低的问题。目前，知识图谱在航天器运维等其他工业领域已有应用，知识查询效率显著提升。电力变压器运维领域鲜有知识图谱构建相关文献，且针对电力变压器运维领域公开数据较少、运维知识难以被有效挖掘的问题，该文提出一种基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法。首先获取电力变压器领域公开文献，并使用正则匹配的样本生成方法对电力系统事故调查报告等半结构化语料进行样本增强，构建电力变压器运维领域的训练数据集；然后应用ALBERT-BiLSTM-CRF深度学习算法从电力变压器相关文献与事故调查报告中抽取了电力变压器运维实体，并将此算法与传统深度学习算法进行对比，验证了此方法的优越性；接着，利用融入了ALBERT和注意力机制的ALBERT-BiLSTM-Attention深度学习算法对电力变压器运维实体进行关系抽取，相较于其他深度学习算法，此算法在电力变压器运维领域文本中具有更好的表现；最后使用Neo4j图数据库对知识图谱进行可视化呈现，并实现了基于电力变压器运维知识图谱的辅助决策功能。     

面向智能调控领域的知识图谱构建与应用

知识图谱技术作为一种能够描述客观世界中概念、实体间复杂关系的新方法,以强大的知识推理能力被广泛关注。调度控制中心是电网运行控制的中心枢纽,为了推动智能调控建设,结合知识图谱技术以及调控领域的具体情况,提出了面向智能调控领域的知识图谱构建方法。进而针对实际调度的需求,提出了用于支撑运行规则电子化、故障处置、倒闸操作、对话问答等应用场景的知识图谱应用方案。最后,构建了线路故障处置知识图谱,通过应用表明,所建立的知识图谱能够自动驱动线路故障处置流程,流程判定识别准确率较高,有效地降低了人工处置风险。     

电能计量装置的知识图谱构建与应用

因知识图谱具备强大的实体关系表达推理能力,近年来在各领域得到了广泛应用。文中针对电能计量装置存在标准规范多,建设管理运营成本和门槛高的问题,研究并提出了一种电能计量装置知识图谱的自动构建方法。针对技术规范文档存在的实体嵌套、语义模糊和图谱不全等问题,文中综合采用基于候选实体图匹配的命名实体识别方法,基于多依存句法树融合的关系抽取方法,基于概念层次图融合的关系推理方法,并在电能计量装置知识图谱构建中进行了验证。实验表明文章构建的知识图谱在实体识别、关系提取和关系推理的准确率和扩展性方面都取得了较大提升,可大幅降低相关领域标准规范的应用审查门槛和成本。     

基于知识图谱的电力行业与外部数据融合研究

针对电力行业与外部多源异构数据融合利用的难题,提出了一种基于知识图谱的内外部数据融合应用思路。通过对现有文本信息提取以及知识图谱构建主流技术路线的分析,提出优化的文本信息提取方案及知识图谱构建方案,实现对多源异构数据融合建模工作的支撑。技术研究成果在某省电力公司开展了工程项目过程管理领域风险识别试点应用,验证了所提技术方案的可行性。     

基于知识图谱的变电站告警信息故障知识表示研究与应用

变电站监控端积压有大量告警信息文本,通过挖掘其中隐含的故障知识可以帮助监控人员快速掌握故障情况,提升故障处置效率。首先基于知识图谱技术提出了变电站告警信息故障知识表示方法。分析了告警信息的现有分类和解析内容,之后提出了告警信息故障知识图谱的构建方法,以事故和变位信号构造电网事故行为图谱,以异常信号构造设备异常行为图谱。从而挖掘并展示告警信号间的行为逻辑、关联关系和故障后的重要信息,为现场监控人员快速获取关键故障信息提供便利,提升故障处置效率。通过给出知识图谱可视化案例展示了方法的可行性。最后分析了知识图谱在信号解析、故障诊断、故障追踪领域的扩展应用,使变电站告警信息数据在电网故障处理领域得到更好的利用与挖掘。     

电网公司客户服务知识图谱构建的应用价值

随着企业知识和信息量的爆炸式增长,以及企业对知识智能管理和应用需求的日益增加,为了更方便地发现与应用知识,提高业务运营绩效,企业级知识已成为关注热点。其中,电网企业在客户服务知识、经验方面的图谱构建理论研究与应用价值探索还不成熟。基于对知识图谱的总体理念研究,重点对电网公司客户服务工作展开知识图谱构建的价值分析和探索,为将来的实际应用提供参考。     

电网故障处置知识图谱构建研究与应用

电网故障处置预案对电网事故应急工作的高效、有序进行有着重要的指导意义。利用知识图谱技术对故障处置信息进行知识抽取、表示和管理,并用于辅助调度人员进行故障处置,可有效提升电网应急处理能力与调度智能化水平。以电网故障处置预案文本为研究对象,提出了一种自顶向下和自底向上相结合的电网故障处置知识图谱构建方法,并解决了其中涉及的电力领域知识抽取问题。首先,自顶向下定义知识图谱的知识组织架构、概念类型、概念间关系,形成知识图谱的模式层;之后,针对电网故障处置预案文本的特性,综合使用多种深度学习模型进行知识抽取,自底向上构建知识图谱的数据层:为避免分词错误,使用基于字向量的TextCNN模型对预案文本进行分类;为解决候选词冲突问题,使用LR-CNN模型对电力领域的命名实体进行识别;在命名实体识别的基础上,使用BiGRU-Attention模型对实体间关系进行抽取。之后,通过实验验证了上述知识抽取方法的有效性。最后,对构建的电网故障处置知识图谱进行了可视化并对其在智能信息检索和辅助故障诊断中的应用进行了分析。     

基于知识图谱的低压配电网拓扑结构辨识方法

低压配电网中正确的拓扑关系是至关重要的。低压配电网实际拓扑结构因运维需要变动频繁且巨大,配电网信息系统中的数据更新不及时、流通性低以及质量差等不能正确反映低压配电网的实际拓扑结构,有必要进行拓扑辨识。知识图谱技术可以清晰地反映出数据间的现有关系,推理挖掘出隐藏知识,适用于低压配电网的拓扑辨识。因此应用知识图谱技术于拓扑辨识中,首先分析知识图谱构建方法,运用知识图谱技术,对多个低压配电网信息系统中的数据进行整合,推理出缺失数据,挖掘出各数据之间的关系。然后构建出低压配电网拓扑结构的知识图谱。最后结合《低压配电网基建工程典型设计规范》以及语义分词技术,对低压配电网信息系统中的户变关系进行辨识。算例实验效果良好,表明所提出的辨识方法具有理论价值和实际应用价值。     

基于知识图谱的输变电工程辅助评审系统架构及关键技术分析

新型电力系统构建背景下，输变电工程建设加速推进，大数据、物联网等数字化新技术与工程建设的融合发展，以及新型电力设备集成化、智能化水平的不断提升，工程数据规模与建设复杂度大幅提升，给传统输变电工程评审模式带来了新的挑战。为此，首先分析输变电工程评审业务流程，总结关键评审要素。在此基础上，提出基于知识图谱的输变电工程辅助评审系统架构，并从知识图谱构建、推理解析等方面研究分析辅助评审系统的各项关键技术。最后，提出面向工程评审业务需求的关键指标纠错、修改建议生成和知识图谱质量分析的典型应用场景，为输变电工程评审业务的提质增效提供理论支撑，指明发展方向和建设思路。     

基于知识图谱的台区线损异常分析

电网公司的基本职能之一是提供安全可靠的电能,而线损率是衡量电能质量及电网经济效益的核心标准.能够及时发现并解决台区线损异常是电网公司关注的重点.近年新兴的知识图谱技术能够清楚地描述实体之间的关系,并能将复杂的自然语言转化成脉络清晰的三元组,因此,可将知识图谱技术运用到台区线损异常原因判断中.根据电网信息系统中的电力数据构建出台区线损异常知识图谱,分析各类异常原因特征并构建判断规则,经过推演格算法优化构建出台区线损异常原因判断方法.经实例验证,所提方法在台区线损异常原因判断方面的准确度优于电网方法,并极大地提升了判断速度,具有实用性和高效性,为知识图谱技术在电力行业的应用提供了新思路.     

面向混凝土坝施工管理的知识图谱智能构建

混凝土坝施工管理知识多以文本的形式记录存储,具有数据量大、碎片化严重、层次性差等特点。本文从非结构化文本数据中智能挖掘施工知识,理清知识间的逻辑关系,提升知识的应用效率是混凝土坝施工管理面临的重要问题。本文提出一种混凝土坝施工管理知识图谱智能生成方法,将海量文本数据转化为可直接利用的知识。融合字词向量、BiLSTM-CRF(Bi-directional Long Short-Term Memory-Conditional Random Field)网络、Attention机制,建立混凝土坝施工管理实体智能识别模型,强化施工实体特征,获取混凝土坝施工管理文本中的实体词语。结合已识别的施工实体,定义实体间关系类型,利用互信息提取实体关系,组合形成施工知识链,构建混凝土坝施工管理知识图谱。该方法应用于实际混凝土坝施工管理文本分析中,经过计算得到混凝土坝施工管理实体智能识别模型的F1值为92.48%,优于其他实体识别模型;利用已识别实体间的关联关系,建立了混凝土坝施工管理知识图谱,形成基于知识图谱的施工知识检索机制,实现施工知识的快速提取,提高了施工知识的应用效率。     

面向电网调度故障处理的知识图谱框架与关键技术初探

为应对愈加复杂的电网安全运行形势,对调度知识体系进行建模、管理与应用,是提升未来电网调度智能化水平的关键手段之一。该文提出了一种面向电网故障处理辅助决策的知识图谱应用框架,将电网调度操作环节中以大量文本形式存在的操作规程、处置预案、调度细则等非结构化内容凝练为可表示、可操作、可推理的结构化知识网络。将知识图谱的构建和应用设计为5个层次,包含基础数据层、图谱构建层、信息解析层、推理决策层和人机交互层,并基于电网故障处理业务场景和需求,将领域知识图谱分为设备实体图谱、概念图谱、业务逻辑图谱和案例图谱等4类。之后,针对各环节的功能实现,分析解决思路与关键技术,从而实现基于知识图谱的故障信息解析判别、智能辅助决策及多维度的人机交互。最后,对未来知识图谱在电网调度智能辅助决策中的应用和挑战进行了总结和展望。     

基于红外影像评价体系的典型案例分析

目前,红外诊断设备精度较高且在电力系统中应用普遍,每年都会新增大量的红外诊断图谱,但红外诊断技术在实际应用中还存在缺陷,没有形成一套完整的电力设备状态红外评价体系。结合现有的红外管理和技术规范,建立了全省的红外图谱数据共享平台,把长期以来积累的红外热成像方法、判定评价经验和知识有序组织,形成了一套完整的输变电设备红外影像评价体系,并在现场检测中成功应用。     

基于相似度分析的电力设备台风风险预警方法

电网运行人员一般缺乏气象学领域的知识,难以及时全面掌握台风的变化规律。在不涉及过多气象学知识的条件下,采用迭代修正的思路对登陆前不同时间的台风进行相似度分析;根据台风和电力设备的数据特点,对设备受台风的影响程度进行量化预测分析,并结合设备健康状态进行设备台风风险分析;最后介绍前述方法在海南电网的系统实现与应用情况,方法简明实用,能够对电力设备台风风险进行及时明确的预警,可提高电网运行人员的运维工作效率,对研究电力设备的台风灾害防御具有参考价值。     

基于知识图谱的电能计量设备知识库构建

<正>以电能计量设备知识图谱可视化为研究对象，通过整合非结构化数据进行知识抽取，设计新型知识图谱模型，并使用Neo4j图数据库存储知识图谱，最终实现计量设备知识图谱的可视化展示，为电力用户提供更多的服务。随着信息技术的发展，知识图谱技术已广泛应用到众多领域，但在电力领域，知识图谱技术的研究和应用还处于初级阶段。因此，迫切需要将知识图谱技术引入电力领域，构建全面且深入的电力领域知识图谱，以便电力从业人员快速查询和分析相关信息，提高电网信息的整合和利用效率。     

基于知识集成流形的电力设备缺陷文本数据增强方法与应用研究

当前电网数字化转型升级,电力设备智能运维技术快速发展,在运维过程中积累了大量包含电网重要信息的电力设备缺陷文本。由于文本数据标签稀疏,以及描述语言的模糊性、差异性等问题,电力文本中的运维信息难以被有效挖掘。文章提出了一种针对电力设备缺陷文本的数据增强方法。首先,使用缺陷文本数据集微调预训练模型ERNIE(enhanced representation through knowledge integration),应用多阶段知识掩码策略将电气领域专业知识集成到对缺陷文本的动态编码中;然后在流形假设的基础上基于降噪自动编码器架构设计破坏函数和重建函数,遵循基于信息价值的掩码单元选择策略构建破坏函数,基于微调过的ERNIE构建重建函数,在“破坏-重建”过程中获得位于原始数据流形范围内的增强样本;其次对增强数据集基于影响函数和多样性度量进行数据选择,过滤掉数据质量差和重复度高的增强样本;最后通过多层训练框架,将增强数据应用于各种缺陷文本挖掘任务。算例基于真实设备巡检、检修记录构建了电力设备缺陷文本等级分类任务。结果表明,所提出的算法对缺陷文本挖掘效果有较大提升,并且可以广泛灵活地应用在多种电力...