[发明专利]基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，将配网设备报修工单数据使用NLP自然语言处理算法处理为实体与关系的三元组；

步骤S20，将三元组数据导入neo4j图数据库建立知识图谱；

步骤S30，通过图谱社区发现与图谱推理算法寻找配电网设备和故障实体间的关系；

步骤S40，根据每个设备与故障的直接与间接关系，构建设备评价算法。

2.如权利要求1所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，在步骤S10中，使用transformer模型识别实体，使用CNN模型抽取实体间的关系。

3.如权利要求1所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，步骤S40还包括：

根据故障的类型以及故障与设备间的关系，设直接故障次数为DN，直接故障系数为a，间接故障次数为IDN，间接故障系数为b，间接关系间隔为RN，其中：

直接故障系数a为：最近一年发生直接故障次数DNY/最近五年发生直接故障的次数DNFY，

间接故障系数为b为：最近一年发生间接故障次数IDNY/最近五年发生间接故障的次数IDNFY，

设备评价公式为：score＝a·DN+b^RN·IDN,通过计算公式得到对一设备的最终评价分数，如果设备最近一年没有发生过故障，则评分为0。

4.如权利要求3所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，步骤S40还包括：

将所有设备的分数用最大最小值法进行归一化处理，归一化公式为：其中x_min为最小评分，x_max为最大评分，将评分控制在0到1的范围之间，分数越高则危险程度越高。

5.如权利要求1-4任一项所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，通过知识图谱表示设备与故障之间的关系，形成实体、关系的三元组。

6.如权利要求1-4任一项所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法，其特征在于，通过图谱检索出的设备与故障之间的关系，构建设备状态评价算法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的基于大数据知识图谱的配电网设备评价方法的步骤。