[发明专利]基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法及系统，相比于CoR‑PRA方法中的随机游走策略，通过采用广度优先搜索策略进行路径搜索，降低了搜索空间，减小了路径特征爆炸的概率，搜索耗时更少，生成源实体子图和目标实体子图的效率更高；相比于CoR‑PRA方法提取单一图特征，通过提取源实体子图与目标实体子图之间的多种图特征，丰富了路径特征量，减小了识别结果对高质量数据集的依赖程度；通过对特征集只保留二值化特征的处理方式，避免了CoR‑PRA方法中路径特征需要较大计算量的概率计算过程。

技术领域

本申请涉及配电网调度技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法。

背景技术

长期以来，各级电力系统对电网模型的维护是分散的，彼此之间无法共享，即使在同级应用系统之间，对电网模型的需求也各不相同，建模侧重点也不相同，为系统间信息交互带来了困难。为实现异构系统中信息的交互，国际电工委员会制定了IECC61970/61890标准，并定义公共信息模型（简称CIM模型，英文全称为Common Information Model）作为电力系统间模型转换的基础模型。

但是，即使如此，在实际场景中，由于工作人员维护不当或异构系统交互时机不当，配电网CIM模型存在拓扑信息缺失、属性信息缺失和模型拼接不完整的情况，导致基于CIM模型拓扑建模时出现拓扑建模不准确、设备参数不完整的问题。

发明内容

本申请提供了一种基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法及系统，用于解决基于CIM模型拓扑建模时出现拓扑建模不准确、设备参数不完整的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于知识图谱的配电网CIM模型信息补全方法，包括以下步骤：

S1、根据配电网设备以及各配电网设备之间联络的线路中提取出来的实体元素构建配电网CIM模型知识图谱；

S2、根据知识推理任务提取所述配电网CIM模型知识图谱中的源实体、推理关系和目标实体，从而构成推理关系三元组；

S3、基于广度优先搜索策略，根据所述源实体和所述目标实体分别进行路径搜索，从而生成源实体子图和目标实体子图；

S4、提取所述源实体子图和所述目标实体子图中的多种特征；

S5、对步骤S4中提取的多种特征进行二值化处理，对经二值化处理后的多种特征取并集，从而生成特征集；

S6、根据所述源实体和所述目标实体的映射关系以及所述特征集，生成特征矩阵；

S7、采用ID3决策树分类器对所述特征矩阵进行训练，并以所述源实体和所述目标实体的推理关系作为输出构建决策树模型；

S8、通过向所述决策树模型导入两个测试实体，从而判断是否能输出所述两个测试实体的预测推理关系，当上述判断为是时，则将所述预测推理关系补充至所述配电网CIM模型知识图谱中，从而补全所述配电网CIM模型知识图谱。

优选地，所述步骤S1具体包括：

S101、以配电网设备作为实体，以各配电网设备之间联络的线路作为关系，构建实体关系三元组；

S102、在CIM模型中提取所述实体的属性值作为尾实体，对所述实体关系三元组进行补充，生成知识图谱的三元组；

S103、根据所述知识图谱的三元组构建配电网CIM模型知识图谱。

优选地，所述步骤S1之后，所述步骤S2之前包括：

根据专家知识库在所述配电网CIM模型知识图谱中截取预定范围的知识图谱作为原始数据集。

优选地，所述步骤S3具体包括：