基于语义分析的设备监控告警信息知识图谱构建研究

为实现对SCADA(数据采集与监控)系统海量告警信息的智能化辨识和分析,提出了一种面向电力设备监控告警信息故障诊断辅助决策的知识图谱构建方法。在构建电网设备知识图谱的基础上,将基于改进BM(Boyer-Moore)算法的语义分析技术与结线分析方法相结合,对告警信息进行智能化字符解析,形成可供决策系统辨识的结构化知识网络;利用推理引擎查询匹配的知识路径,进行告警信息判断和分析。通过某110 kV线路故障跳闸案例分析表明,所提方法实现了基于知识图谱的故障告警信息解析判别和智能辅助决策,为设备监控人员故障快速处理提供了参考。     

调度自动化系统知识图谱的构建与应用

调度自动化系统的大部分业务知识都零散分布在系统源码、配置文件、数据库和专家的经验里,无法形象化展示整个系统的业务逻辑。针对调度自动化系统业务关系复杂,业务种类繁多等特点,提出了一种自底向上和自顶向下相结合的调度自动化系统知识图谱构建方法。通过知识的获取、知识的存储、知识图谱的展示与应用3个步骤,解析结构化和半结构化的数据源,获得调度自动化系统基础平台以及各业务之间的关联关系,形成系统结构和详细业务知识等信息。构建的调度自动化系统基础平台和业务逻辑知识图谱,便于对整个系统业务关系的认知,在系统发生故障时,辅助故障分析。     

基于人工智能和综合防误的复杂大电网调度驾驶舱平台建设

结合人工智能和综合防误技术,针对电网调度业务从调度业务规则、知识图谱建立和智能调度驾驶舱运行技术三个方面着手,建立了适用于广东电网的智能驾驶舱平台.该智能驾驶舱平台具体包括操作驾驶舱、调控和辅助决策驾驶舱以及大数据分析驾驶舱.通过部署智能化人工智能组件,识别和探测业务场景,根据多元数据融合和深度 学习获得的知识图谱和调度业务模型,进行全业务链条复杂大电网辅助驾驶.应用结果表明,该成果运用人工智能技术进行建模和训练,结合实际业务场景,通过数据融合和数据驱动性建立支持平台,有效保证了复杂大电网调度运行的安全性.     

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。     

基于知识图谱的配电网故障辅助决策研究

调度决策知识存在于调度规程等文本文件、数据库以及专家经验中,调度员在故障处理时需要依赖大量的专业知识支撑、历史和实时电网态势感知,并根据情况变化在短时间内做出最优决策.针对调度知识复杂,调度决策实时性高等需求,提出了一种基于知识图谱的配电网故障辅助决策方法,利用电网调度规则、故障预案以及人工经验知识构建包含调度知识、故...     

一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构.将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路.     

一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构。将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路。     

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...     

提升电网调度中人工智能可用性的混合增强智能知识演化技术

在电网调度决策领域应用人工智能(AI)技术已成为研究热潮,但目前AI技术在泛化性、安全性、可解释性等方面的缺陷成为阻碍其实际应用的瓶颈。作为新一代人工智能五大技术方向之一,混合增强智能将人的认知引入人工智能系统中,与机器智能共同形成的混合智能形态,有望成为突破当前AI应用瓶颈的重要方法体系。文中重点研究混合增强智能调度的基础框架——人机协同知识演化机理和方法,为将当前“机器辅助调度”模式提升到“混合增强智能调度”模式奠定理论基础。首先,分析了当前AI技术在电网调度决策中的应用现状;其次,阐述了知识演化的内涵,并提炼科学问题;再则,探讨了知识演化的实现思路,并归纳为“一个架构、二个通道、一个推理机制”;最后,分别从知识架构、知识获取、知识解释和知识推理对支撑知识演化的4项关键技术进行了研究,提出了研究参考思路和实现方法。     

故障恢复操作票系统的研究与开发

正电网调度在进行故障恢复的过程中,调度员可能因为紧张慌乱下达了错误的调度命令而导致更为严重的事故。研究和开发地区电网故障操作票系统,该系统可以在故障情况下自动进行分析推理,并经过一系列的操作规则校验和防误规则校验,给出安全可靠可以直接供调度员使用的故障操作票。该故障操作票系统模块如果能应用到现场,将使故障恢复过程中传统的人工决策转变为人机结合的计算机智能决策,可以减少误操作的几率,并将拓宽操作票系统的应用范围。     

广东电网事故处理智能辅助决策专家系统开发

在讨论智能故障诊断算法、恢复决策推理原理及实现算法的基础上,介绍广东省电力调度中心和华南理工大学开发的智能电网事故处理辅助决策专家系统及其实际运行情况。该专家系统采用信息一体化技术实现了与EMS、SCADA以及故障信息系统间的信息交互,提供综合了专家知识的故障后恢复决策,使调度员在面对复杂故障和非常见故障时,能够更快速定位故障源。     

平行智能与智慧能源：全面融合人因的社会能源技术

中国能源发展转型，风电、光伏等可再生能源渗透率提高，使电力系统日益复杂并带来一系列挑战。基于能源5.0的思想设计了融合人因的电力系统全管控理念，结合电力生产、传输和供应3个环节的特点，运用平行感知与虚拟人工系统技术来实现发电环节的智能协调，运用语音识别和语义解析技术实现对输电环节的自动调配和辅助决策，运用社会能源和平行智能技术实现了对配电环节的优化与交互。通过对于上述几个环节的探讨和研究，最终实现电力系统的人机交互、自学习，实现对电网日常操作和故障处理的辅助决策和判断。     

面向电网调度领域的实体识别技术

近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术。实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量。针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特征与全局特征提取需求的算法结构,构建了基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-条件随机场(conditional random field,CRF)的电网调度领域实体识别模型。最后实验结果表明,所提方法识别准确率达到93.1%,F₁值达到86.05%,能够有效支撑电网调度领域实体识别工作的开展。     

基于SOA的地区电网智能调度系统研发与应用

以临沂地区电网智能调度系统研发为背景,以实现坚强电网为目的,提出了基于SOA体系结构的地区电网智能调度系统应用方案。阐述了方案的设计理念,介绍系统体系架构和实现的关键技术、原理、业务功能及其在实例中的应用。该项目的研发。实现了对地区电网的智能监视、操作安全校核、辅助决策和可视化展示等功能,形成了电网智能调度实用化流程。实践结果证明,该系统的应用提高了电网调度的安全性、经济性和快捷性。     

继电保护远程运维技术研究与应用

为加强变电二次设备专业管理、提高现场作业人员运维检修效率,对继电保护远程运维关键技术进行研究与总结。电网事故快速分析、二次回路可视化、二次设备实景展示与远方操作、装置故障智能诊断及检修辅助决策等远程运维技术的应用,可实现调度端电网故障智能分析与远程指挥,检修端二次设备在线诊断与远程运维,运维端二次设备在线监视与远方操作。最终实现信息共享、业务协同、精益管理,大大提高了设备检修运维工作效率及电网故障处置能力。     

城市电网智能调度故障辅助决策系统设计开发

介绍了一种可应用于城市电网调度部门的故障辅助决策系统软件,该软件通过故障诊断、故障恢复以及决策信息可视化三个环节辅助调度员进行事故处理决策。故障诊断环节通过分层处理故障信息,保证了故障定位区段的准确性。故障恢复环节通过有针对性的制定故障恢复方案评价指标,提高了故障恢复决策的合理性。决策信息可视化环节在海量故障信息中筛选出调度员真正需要的信息进行显示,提供了直观有效的辅助决策展示。该软件充分考虑调度员的决策需要,在某城市电网地调平台的应用测试验证了软件设计的可行性。     

人工智能应用于电网调控的关键技术分析

当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。     

基于大数据应用和人工智能决策的电网辅助控制体系探讨

针对电网实时调度业务引入人工智能技术,基于大数据应用和人工智能思维决策,以安全防误为准则,打通横纵向业务系统,构建辅助调控人员开展日常业务工作的一体化、自动化、智能化的体系.该体系实现了降低调控人员负载率及提高电网操作安全性、便捷性的目标,具备安全防误、基于专家库的主动电网异常辅助决策等能力,实现了辅助驾驶与自动驾驶,具备"高参、指挥"能力,利用机器学习扩充知识库,主动感知分析电网运行事件进行辅助决策或自主处置,提升了调度业务水平和电网安全性.     

基于知识图谱的配电网综合评价

为方便工作人员学习和掌握配电网综合评价知识,能够全方位感知配电网运行状况,将传统配电网综合评价方法与具有互联性、开放性、结构化和形象化刻画知识的知识图谱技术相结合,提出了一种基于知识图谱的配电网综合评价方法。首先采用自顶向下和自底向上相结合的图谱构建方式,从模式层和数据层2方面构建图谱,并将其分为配电网实体图谱、评价逻辑图谱和案例图谱。其次,分析核心构建技术,知识推理技术,并结合实际评价场景,为评价流程各环节的实现提供思路。最后基于上述方法,展示实际评价案例中的评价逻辑图谱,验证了所述方法的可行性。     

面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建及应用

针对电网调控多维信息缺乏有效地检索手段,提出面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建方法,基于深度学习识别调度运行规程关键信息间的语义关系,采用规则转换方法抽取电网模型信息,通过融合对象化的调度运行规程知识和电网模型知识建立调控信息知识图谱,同时提出基于知识图谱的调控信息智能检索应用方案。通过算例验证了所提方法具有较高的识别准确率,能够支撑不同场景下调控信息的智能检索。