电力大数据时代的来临使得基于AI、云计算、物联网作代表的技术在电力行业之中得到普遍的应用,而对于各个行业的创新与发展而言,知识图谱技术成为全新动力,针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。在电力领域之中合理融入知识图谱,可以在一定程度上完成知识图谱的合理搭建,将进一步满足电力人员的实际在做的工作需求,最终提升电网信息的实际利用率。
在说到知识图谱前,需要引入一个新的名词——图数据库。所谓图数据库,就是指存储图这种数据结构的数据库。
当我们要查询“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候,我们应该将三张表都关联起来,很复杂且不便捷,但是若使用关系图,就很明了了:
智能电网是两大人造网络(电网与通信和信息网)的高度融合。我们应该了解一下电网的一些重要图形,让我们理解电网,构建电力知识图谱。电力网络及设备可由电网拓扑图、电网运营图、电网态势图和电力设备图来进行表示。
通俗讲就是将设备抽象成点,连接关系抽象成线,就变成一幅只有点和线的图。这样做对电网整体会有一个更完整全面的认识。当抽象成点和线之后,我们得知知识图谱就是由实体和关系组成,点就是一个个实体,线就是关系。因此,电网拓扑图很适合构建电网结构知识图谱。
上图是IEEE 14节点系统电网结构,该拓扑图代表了1962年2月美国中西部地区的电力系统结构,包含了:14条母线条输电线个断路器。这是简化后的电网拓扑结构。
电力领域是一个非常大领域,整个电力知识图谱由很多具体的小知识图谱构成。比如可以构建电网的组织架构图谱,电网的运行图谱,电网的拓扑图谱,电力设备的图谱,故障处置图谱等等。
上图是一个的智能问答的例子。用户提出“渗漏油受哪一些原因影响?”这样的问题,通过对问句进行解析。依托构建的电力知识图谱,进行查询,就能得出焊接处焊接不良,油箱连接处密封不严,铁芯有砂眼及裂缝,充油套管密封不严 等问题的答案。因此,只要构建起电力设备相关的图谱,就能轻松实现将上面的简单查询服务变成智能问答的形式。
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