知识图谱在电力行业的应用与研究

◆王琼 杨波

行业与应用安全

知识图谱在电力行业的应用与研究

◆王琼 杨波

（国网甘肃省电力公司信息通信公司 甘肃 730050）

通过对系统数据的挖掘，并将人工智能、知识图谱及自然语言等技术与其相融合，构建电力行业的知识图谱，根据电力行业的特点采用人工智能进行分析，从而对电力行业的发展进行预测。知识图谱技术的推广应用，可以推进电力行业的科学化发展和信息化建设，从而实现智能电网与用户的双向友好互动，保证各环节移动互联，扩大智能电网的应用领域，具有很好的应用前景和现实的应用价值。

知识图谱；电力行业；大数据；智能电网

将人工智能技术与传统的数据库相结合，可以构成知识图谱，它是一种智能数据库，可以按照一定的结构对知识进行管理。在电力行业中引入知识图谱，可以对数据信息中的相关数据进行挖掘，并提取出有用的信息，同时还可以对系统中分散的知识进行汇总，从而提高数据分析的能力。通过人工智能、5G通信等先进技术，将系统中的数据传感设备与通信资源相融合，从而构建智能化电力系统，为电力系统的稳定运行和高效管理提供了重要保障[1]。

1 知识图谱与电力系统融合分析

知识图谱通过结构化方式对客观事物、概念及相互关系进行描述。通过对知识进行收集处理，然后对有用的知识进行抽取和存储，从而完成知识图谱的构建，知识抽取是整个构建过程的重要环节，其抽取方法作为研究的重点经历了规则词典-机器学习-深度学习三个过程。如今知识图谱得到了广泛应用，尤其在搜索引擎、对话问答等领域发挥了重要作用，通过大数据进行分析并结合深度学习，有效推动人工智能的发展。

1.1 知识图谱

谷歌公司为了提升引擎的效率，实现智能化搜索，于2012年最早提出知识图谱这一概念。知识图谱采用节点来对实体、属性进行描述，采用边来对实体间、实体与属性间的语义关系进行描述。实体是指现实中存在的事物，实体的特征由属性来描述，各个实体间的互联通过知识图谱的关系特征来实现，这样就能为语义理解、情报检索等功能的实现提供支持[2]。知识图谱的构建主要由知识抽取、知识融合、知识表示、知识验证和知识推理五部分构成，构建流程如图1所示。

图1 知识图谱构建流程

1.2 电力知识图谱应用分析

随着电力系统智能化和信息化的不断推进，系统中的数据信息量正不断增加，信息化平台在各级电力调度中心建设过程中，没有采用统一的格式化标准对数据进行定义，导致数据的种类和格式多种多样，通常以文本、视频等非结构化方式进行存储，只有少量的数据是按结构化处理。作为生产服务型企业，电力企业的生产过程和服务工程会产生大量的数据，从而增加了电力数据的维度。电力数据资源主要由上述分散、多维、结构复杂的数据构成。

因此将知识图谱应用在电力行业，可以对分散的电力数据进行集中处理和分析，从而保证电网数据的通用性和规范性，为智能电网建设的数据信息提供真实性和一致性保障[3]。

2 电力行业专用词典的建立

为了更好研究电力行业，首要任务是对其相关专业术语进行了解，以便更好理解专业文献。构建电力行业专用词典有助于对专业词条的掌握和理解，同时可以提高学习效率，对电力行业的发展起到一定推动作用。

2.1 构建方法

词典构建的常用方法包括术语抽取和定义抽取两种。术语抽取问题通常以形式化方式来表示，将其置信度以结果展现，从而对专业术语的置信度进行辨识。术语抽取问题有自身的缺陷，当对低频问题进行统计时，信息利用率受限。为了降低分词错误给识别效果带来的影响，并对其识别难度进行调节，专业术语的抽取通过置信度传播和表示学习来完成，抽取过程如下：

（1）通过模版匹配将专业术语从语料中自动抽取；

（2）利用点互信息对抽取出的术语进行词组性计算，然后通过百科语料库和表示学习的方法以嵌入的形式对术语语义进行表示，再根据语义关系构建语义网络；

（3）通过置信度传播对抽取的术语进行排序，并对名次靠前的术语进行挑选，词典的构建流程如图2 所示。

2.2 构建分析

通过对不同数据源的数据进行分析，筛选出电力行业专业术语，构建专用词典。随着大数据、5G移动通信和人工智能的快速发展，为电力行业的智能化发展提供了条件。为了适应电力系统智能化和信息化建设，本文对电力、计算机领域的相关专业词汇进行汇总，并编制成词典，电力行业词条包括：高压直流输电、继电保护、自动调控、供配电系统、电力物联网、变电站和发电厂等；计算机词条包括：可视化、VR技术、机器语言、神经网络、知识图谱、大数据、5G通信、云计算、网络技术和信息安全等[4]。

图2 词典构建流程

3 电力行业知识图谱构建

3.1 基础平台知识图谱

基础平台主要由平台管理、各种数据库和总线等构成，为相关功能的开发、使用和维护提供技术支持，并确保系统安全可靠运行。通过对其知识图谱进行构建，平台内各功能单元间的关系一目了然，这样就可以为工作人员就能对其结构更加直观了解，为后续使用提供了方便。

基础平台的知识图谱如图3所示，按照从下到上方法对其进行构建，首先将实体和属性从数据源中进行提取，并对提取的数据进行筛选，从而获得应用管理、数据库表、消息通道、日志服务等，其次将上述实体间的关系按照种类进行区分，对其本体关系进行抽象化处理，从而完成其知识图谱的构建。

图3 基础平台知识图谱

3.2 业务逻辑知识图谱

电力系统的业务多样化，同时各业务紧密联系，因其数据信息量大，还需保证其动态特性，这样就给系统数据处理带来了巨大的压力。业务逻辑知识图谱的构建，一方面可以通过可视化技术将复杂业务的调用关系对外展示，另一方面还可以辅助排故，加深对系统的认识和了解，熟悉各个业务流程。对业务逻辑的知识图谱进行构建通常包括以下要点：依据专家经验和知识库相关信息，对各部分的本体及其关系进行抽象化处理，然后将本体的信息从各数据源中提取出来，这样就可以按照本体间的关联关系，对实体关系进行构建，最终实现知识图谱的构建[5]。

4 效益分析

4.1 社会经济效益

构建电力系统的知识图谱，实现了用户与智能电网间的双向互动，保证服务型企业的高效管理，为系统安全可靠供电提供了重要保障，对日常管理进行了优化并开拓了企业的业务领域。实现了精益化管理，根据数据分析，可以对电网的运行状态进行预测，从而掌握系统的功率、负载等运行趋势，通过对电力资源的优化配置，保证了电力企业的可持续发展。

4.2 综合管理效益

通过知识图谱与人工智能的建设，首先可以对用户侧负荷进行柔性调控，电力企业有序用电管理水平得到提升；其次对用户用电情况实时在线监控，提升了客户服务水平；最后可以通过对系统采集数据的分析，对需求侧的管理不足进行改进，为相关政策的实施提供数据信息支撑，可以有效推动管理水平的提升[6]。

5 结论

将知识图谱应用在电力领域，可满足电力企业数字化管理和智能电网的建设，有效提高了电力企业的管理水平。该系统对电网运行数据进行提取分析，利用人工智能技术对大数据进行合理使用，保证了系统安全稳定运行，同时推动了智能电网的建设，根据数据信息对电力系统实现精益化管理，促进了电力企业的科学化管理和信息化建设，实现了智能电网与用户间友好互动，有效提升了电力公司的业务水平，具有很好的发展前景和实用价值。

[1]刘津，杜宁，等. 知识图谱在电力领域的应用于研究[J]. 电力信息与通信技术，2020，18（1）：60-63.

[2]李新鹏，徐建航，等. 调度自动化系统知识图谱的构建与应用[J]. 中国电力，2019，52（2）：70-75.

[3]余建明，王小海，等.面向智能调控领域的知识图谱构建与应用[J]. 电力系统保护与控制，2020，48（3）：29-33.

[4]郭洋，张永梅，姚振.智能电网可视化平台建设实践研究[J].电工技术，2019（18）：98-99.

[5]沈国梁，强荣，陈海亮.电网实时运行可视化分析系统应用[J].宁夏电力，2008（3）：40-42.

本文受甘肃省电力公司科技项目《智能电网信息互联技术支撑体系设计及应用研究》资助