[发明专利]基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法

权利要求书

1.基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、结构转换：首先对预案中关键信息进行提取，按业务需求进行分类组合出关键信息结构关系，再采用知识图谱、自然语言处理、深度学习等人工智能技术进行语义分析、学习训练，从预案的非结构文本信息转换为结构化信息，并按关键信息结构关系进行存储；

S2、融合建模：将结构化的预案信息与电网模型进行关联融合，基于此关联关系建模，形成数字化的故障处置预案。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：所述S1中，结构转换的具体方法包括如下步骤：

S1.1、预案文本分析：对电网运行中可能发生的故障进行分析，按照预设的预案模板样式形成文本格式的电网故障处置预案，并依据预案文本的特点进行文本分析；

S1.2、预案结构转换：将非结构化的预案转化为计算机能够识别的结构化信息，并依此构建预案知识图谱。

3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：所述S1.1中，预案文本由预案编号、故障名称、稳定要求、故障后运行方式、故障处置要点五部分内容组成；其中：稳定要求用于描述故障处置工作需要遵守的稳定规定；故障后运行方式用于描述预想故障发生后电网运行方式的变更情况及原因；故障处置要点用于描述电网恢复正常运行所需采取的处置措施和紧急状态调整。

4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：所述S1.2中，预案结构转换中，构建预案知识图谱的具体方法包括如下步骤

S1.2.1、预案知识图谱-框架构建：分析并选择知识图谱的构建方式；首先通过分析预案文本的内容，采用自顶向下的方式设计知识图谱的模式层；之后在模式层的指导下，采用自底向上的方式构建数据层；针对预案文本的特点设计合适的抽取方法，进行实体、关系和属性三个知识要素的抽取，形成一系列高质量的事实表达，通过知识图谱的底层存储方式，映射到相关概念节点当中；

S1.2.2、预案知识图谱-模式层构建：对预案文本内容进行详细分析，提炼出电网调控业务关键指标的概念类型与相关的属性以及概念之间关系，从而形成领域知识体系；

S1.2.3、预案知识图谱-数据构建：用图形符号以可视化形式描述电网调控信息的实物及关系，其基本组成单位是“实体-关系-实体”、“实体-属性-性值”的三元组，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：所述S1.2.3中，预案知识图谱-数据构建的基本方法包括如下几步：

信息抽取：对文本语料进行双向、并行、无监督的训练实现词向量转化、语义内容抽取，在此基础上形成本体化的知识表达；

知识融合：通过知识融合将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来，包括实体链接、实体消岐、指代消解及知识合并；

知识加工：集成、融合后的事实数据并未形成结构化、网络化的电网调控信息知识体系，需进行知识加工，主要包括本体构建、质量评估以及特征挖掘。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法，其特征在于：所述S2中，融合建模的具体方法包括如下步骤：

S2.1、生成预案知识图谱模型：通过对故障处置预案进行结构化转换，形成知识图谱模型，并按电网调控业务构建关系模型；

S2.2、构建基于CIM的知识图谱模型：以电网基础模型的知识图谱作为支撑的模型，可用于将数据转换为知识图谱；

S2.3、形成融合的知识图谱模型：通过对故障处置预案的结构化转换，形成结构化的预案知识图谱；将预案结构化模型与电网模型进行关联融合，形成基于知识图谱的预案数字化模型；

S2.4、考虑运行方式的数字化逻辑关系。