[发明专利]一种基于知识图谱与问答的电力告警方法及终端

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱与问答的电力告警方法及终端，获取电力生产统计报表的关联关系后，基于该关联关系使用本体学习构建知识图谱的模式层，基于电力告警规则使用实体学习构建所述知识图谱的数据层，从而通过本体学习和实体学习能够完成知识图谱的构建。利用知识图谱建立底层数据库，可以通过底层数据库生成电力告警信息，并结合问答引擎查询产生告警的相关原因。以此方式，结合知识图谱和问答引擎能够智能地对电力生产信息进行告警，并且自动答复告警信息的相关问题。

技术领域

本发明涉及电力告警技术领域，特别涉及一种基于知识图谱与问答的电力告警方法及终端。

背景技术

在知识图谱中，实体间关系的基本组成单位为“实体－关系－实体”三元组，即G＝(E，R，S)，其中E表示知识库中实体的集合E＝{e1，e2，…，en}，R表示知识库实体间关系的集合R＝{r1，r2，…，rm}，S表示知识库的三元组集合实体的属性特征则使用“属性－值”来表示。实体是知识图谱的基本元素，关系是不同实体之间的关系，属性是对实体的说明，值为实体属性的具体数值。

按照分析人员总结的每周及每月公司以往用电情况特点、每周定期开展温度情况、总体用电情况、地区用电情况、十一大行业用电情况、制造业用电情况、电力领域重点情况等方面指标数据分析并汇聚成电力告警日志，并将告警日志导入知识图谱数据层。

通过智能化的问答引擎自动回复告警相关问题。智能化的问答引擎能够像人一样与用户聊天，也被称为电力生产统计的“聊天机器人”。当用户发起检索时，搜索引擎可以借助知识图谱对用户查询的关键字进行解析和推理，将其映射到具体概念或实体上，然后根据图谱中的关联关系，向用户返回高质量的搜索结果。通过电力系统知识图谱，智能语义搜索不仅可以通过上下文理解用户所查询的具体内容，避免相同名称引起的歧义，还可以提供与搜索结果相关的结构化背景和相关知识，使得搜索结果更为准确和丰富。电力系统知识图谱使得人机交互不仅可以使用传统的搜索方式，还可以采用正常对话的形式。当用户提出问题后，人工智能会对问题进行语义分析并将其转化为结构化数据，并在检索到答案后以自然语言的方式解答用户的问题或者执行用户指令。

因此，目前亟需一种结合知识图谱和智能化问答引擎的电力告警方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于知识图谱与问答的电力告警方法及终端，能够对告警规则日志构建知识图谱，从而对符合告警规则的日志进行智能问答和告警。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于知识图谱与问答的电力告警方法，包括步骤：

获取电力生产统计报表的关联关系，基于所述关联关系使用本体学习构建电力生产统计的知识图谱的模式层；

接收预设的电力告警规则，基于所述电力告警规则使用实体学习构建所述知识图谱的数据层；

利用所述知识图谱建立包含电力告警日志的底层数据库，基于所述底层数据库对电力生产信息进行检测并生成对应的告警信息；

通过问答引擎对所述告警信息的产生原因进行自动回复。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种基于知识图谱与问答的电力告警终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取电力生产统计报表的关联关系，基于所述关联关系使用本体学习构建电力生产统计的知识图谱的模式层；

接收预设的电力告警规则，基于所述电力告警规则使用实体学习构建所述知识图谱的数据层；

利用所述知识图谱建立包含电力告警日志的底层数据库，基于所述底层数据库对电力生产信息进行检测并生成对应的告警信息；