基于图形操作的电网检修计划编制方法研究

分析传统检修计划编制工程中存在的问题,提出了一种通过图形操作辅助编制电网检修计划的设计方案.所提出的电网检险修计划编制方法一方面保证了电网检修基础数据的规范性;另一方面提高了检修计划编制图形化与智能化的关联性和互动性.通过图形操作,采用图元与标准数据映射的机制,在设备映射库中启发式搜索生成数据规范、格式统一的电网检修基...     

基于图形操作的电网检修计划编制方法研究

分析传统检修计划编制工程中存在的问题,提出了一种通过图形操作辅助编制电网检修计划的设计方案.所提出的电网检险修计划编制方法一方面保证了电网检修基础数据的规范性;另一方面提高了检修计划编制图形化与智能化的关联性和互动性.通过图形操作,采用图元与标准数据映射的机制,在设备映射库中启发式搜索生成数据规范、格式统一的电网检修基础数据.在此基础上,图形操作触发结线分析,将生成的检修基础数据与电网检修知识库相关联,并在图形环境下互动地完成数据的调整和最终检修计划的编制.以兰州供电公司月检修计划编制为例进一步说明了该方法的科学性,有效性.     

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。     

基于多源数据融合的电网设备技术监督知识图谱构建

电网企业多年技术监督工作开展积累了大量数据.针对海量技术监督数据挖掘深度浅、数据价值低的现状,提出一种多源数据融合的方法构建电网技术监督知识图谱,对其本体设计、数据的获取与抽取、知识融合及可视化展示等内容进行了研究,电网设备技术监督知识图谱的应用,实现了基于技术监督知识图谱的智能检索问答和设备家族缺陷识别,为电网设备数字化管理提升提供了思路.     

专家系统技术在地区电网检修计划编制中的应用

针对兰州地区电网检修计划安排的实际情况,利用专家系统技术具有的坚实应用背景和交互推理能力,将其应用到地区电网检修计划编制过程中.现有的电网检修数据库,继承了EMS系统中的电网结构化知识,形成规范性高、一致性强的电网基础数据库;同时根据与检修密切相关的约束条件构建知识库,形成检修计划编制的专家系统.在此基础上,利用主动规则模式完成对基本检修数据的智能分析和调整,最终生成智能分析和调整后的电网检修计划.以兰州供电公司月检修计划的编制作为应用实例进行验证.     

变电站智能管控一体化平台建设与应用

随着三维实景建模、一键顺控、自动巡检、移动作业等智能运检新技术的发展应用,传统的检修体系已不能适应集坚强智能电网与电力物联网特征于一体的变电站.本文提出一种基于信息全景可视化的变电站智慧运检管控体系,通过对变电站三维实景建模、电力物联网大数据融合承载及丰富的三维可视化智能管控增值应用,实现对变电站全站空间精确测量、一次接线图实景对位设备三维实体、车辆模型三维实景演示、人员定位、设备异常告警三维动图及电力物联网数据统计与对比等功能,提升变电站运维检修、设备管控及人员管理效率.     

面向风电机组运维的知识图谱构建研究与应用

规模化风机高频运维信息愈发呈现数据高维、类间互联、规模攀升的特点,传统人工孤岛式故障检修运维模式难以适应人机料法环一体式发展进程。针对风机全环节、全要素的主动运维要求,提出知识规则、主从设备、规范条例一体融合的风电机组运维知识图谱构建方法。利用图论文本关键词提取算法(TextRank)完成对风电专业运维文本的实体识别与关系抽取,用以提高特征词的提取精度。采用Neo4j图数据库构建风电安全管理规程图谱及风电设备运维图谱,实现多元数据的互联与可视,进而实现风电运维信息的智能化查询。应用上述方法构建了629个实体、742条关系类型的风机知识图谱。数据查询试验表明：该方法的精确率及召回率等主要指标均在89%以上,较传统数据库方法平均提升了6.5%。该方法建立了运维要求可视表达和类间任务关联。运维大数据的有效查询,将有助于节省双碳战略风电运维力量,提高运维智能化水平。     

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.     

电网新设备启动方案智能编制系统的研究

随着电网的快速发展,新设备投运的种类和数量逐年递增,现有人工编制启动方案的方法存在智能化水平低、可靠性差等问题,无法满足大电网的发展需求以及安全稳定的运行目标。为此,文中对电网新设备启动方案的智能编制系统进行研究。对新设备投运的操作类型以及启动方案特性进行分析;以智能调度平台为基础获取所需数据,采用B/S架构体系,构建了电网新设备启动方案的智能编制系统,对新设备投运的编制、审核流程以及投运与校核功能进行设计;系统功能测试结果表明,该启动方案智能编制系统能够有效减少操作人员的工作量,提升对新设备投运的风险管控,对保障电力系统安全稳定运行具有重要作用。     

电网智能设备检修辅助决策系统的设计与实现

状态检修是一种建立在计算机技术、检测技术、电力技术、诊断技术等多学科基础上的检修方式,保证电力系统安全高效运行.基于电力系统业务平台从智能化和实用化2个方面进行需求分析,提出了电网智能设备检修辅助决策系统设计,同时结合人工智能技术、现有经验方法、产生式规则等,实现知识库、数据库和推理机制的设计.在此基础上,重点介绍了系统的总体结构设计与智能推理机制,系统实施的软硬件平台,实现了电网智能设备检修辅助决策系统.     

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...     

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。     

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。     

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。     

基于知识图谱的二次设备测试自动配置方法

随着智能变电站的发展,二次设备更新换代频繁且智能化程度不断提升,以往采用手动测试配置的方法已难以满足工作需求。提出一种基于知识图谱的二次设备自动配置方法。首先,模拟常规测试核心流程,构建基于测试任务的信息点、基于设备厂家的信息点检索路径以及基于测试配置信息类型的命名实体知识三类知识图谱。然后,根据测试设备及测试功能,利用所构建的知识图谱检索需配置信息点,确定设备厂家并基于子图匹配信息路径。采用改进的BERT模型计算配置信息点与描述文本之间的相似性,从而完成映射配置。此外,还加入了端口地址配置数据字符串校验。实验仿真结果表明,基于知识图谱的二次设备测试自动配置方法合理有效,并具有极高的准确性。     

基于功能缺陷文本的电力系统二次设备智能诊断与辅助决策

利用电力系统二次设备功能缺陷文本数据,建立了基于双向长短时记忆网络与条件随机场(BiLSTM-CRF)模型的文本信息抽取模型.在此基础上,为了进一步将数据中蕴含的知识价值应用到电力系统生产、管理过程中,构建了电力系统二次设备功能缺陷知识图谱,将各类数据间所含语义信息融入各类实体间的关系约束,建立了基于BiLSTM-CRF模型与知识图谱的二次设备功能缺陷智能诊断与辅助决策平台.该平台可依据缺陷设备类型与缺陷现象快速诊断设备的缺陷部位及原因,并推荐合理的解决措施.算例分析结果表明,相较于传统的命名实体识别算法、BiLSTM-softmax以及Seq2Seq-Attention模型,所采用BiLSTM-CRF模型的精确率、召回率、F1值这3项评估指标均有较大提升,所建平台能很好地挖掘、应用电力文本数据知识与价值,为电力系统二次设备功能缺陷处理提供有益参考.     

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。     

面向低压配电网络拓扑的知识图谱构建与检索分析方法

针对低压配电网故障原因分析数据量大,原因复杂等问题,提出面向低压配电网络拓扑知识图谱构建方法与检索分析方法.在分析低压配电网络知识类型与拓扑结构的基础上,构建了低压配电网络知识图谱,采用基于子图匹配的检索方法对电网故障图谱进行检索分析,可高效地搜索分析出发生故障的原因以及处理措施,并建立了基于物理距离与邻近关系的检索结...     

基于深度学习和知识图谱的变电站设备故障智能诊断

及时发现并诊断变电站运行中设备存在的问题,是保障电网安全运行的关键手段之一.基于深度网络与知识图谱技术,提出一种关联变电站设备多模态信息的故障智能诊断方法.利用深度学习技术和知识图谱方法对采集的多模态数据进行知识提取和融合,构建一个多模态信息融合的语义知识图谱;使用YOLOv4算法对故障样本聚类并提取先验框参数;将多模...     

基于智能电网设备运维检修阶段的多源BIM数据存储方法研究

针对智能电网设备运维检修阶段多源数据动态性较高的特点,研究面向智能电网设备运维检修阶段的多源建筑信息模型(building information modeling, BIM)数据存储方法。利用数据接口适配器连接电力系统各运维检修相关系统,采集电网设备运维检修多源数据,所采集数据利用数据转换引擎转换为多源BIM数据,传送至MySQL数据库。从MySQL数据库中调取整合后的运维检修多源数据,构建电网设备多源BIM数据模型。利用边缘节点采集多源BIM数据信息,选取压缩感知算法重构多源BIM数据,形成重构数据与稀疏字典原子并上传至云端服务器,构建完备稀疏字典,实现多源BIM数据存储。仿真结果表明：该方法存储面向智能电网设备运维检修的多源BIM数据,上传内容与读取内容一致,存储性能优越。