基于知识图谱的电力违章画像技术研究

曾长轩 潘巍巍 唐越

（国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 浙江省舟山市 316021）

1 引言

随着我国电力系统农网升级改造、低压集抄建设的大规模铺开，施工作业点多面广，作业人员素质参差不齐，各类违章现象在电力施工作业现场仍然较多发、频发，对电力系统的安全稳定运行造成恶劣的影响。加强对各类电力违章现象的督查和纠正。电力违章稽查对电力违章有着较好的震慑作用，不仅能对规范电力工程现场作业，有效提高电力工程的施工质量，还能保障电力系统的安全稳定运行。当前，电力违章的反稽查工作取得了较好的成效，5G 通信技术、大数据技术、人工智能技术在电力违章反稽查工作中得到了广泛的应用，并取得了较好的成效。当前，由于我国电力工程规模较大，电力反违章稽查工作还需进一步加强和改进。

浙江省电力公司长期重视反违章稽查工作，也探索了很多行之有效的方法，包括春季安全大检查、秋季安全大检查、专项安全检查和安全稽查等。然而，在电网建设高速发展的今天，各类违章现象在电力施工作业现场仍然较多发、频发。因此，浙江省电力公司建设全省范围内的反违章稽查系统，加强全省反违章稽查数据共享，以稽查数据为中心，进行深入、多维的挖掘和分析，为各级领导决策提供有效、实时的数据支撑。

国网舟山市供电公司通过历史违章数据分析，深入挖掘电力违章历史数据找那个蕴含的信息，构建电力违章的知识图谱，构建电力公司违章画像，即有效的利用了历史数据，又进一步为公司反违章工作管理工作提供了先进的理论支撑。为公司科学发展和作业现场安全施工提供了根本保障。

2 知识图谱概述

知识图谱的概念首先由美国谷歌公司所提出，目前已经在人工智能、自然语言等领域中取得了良好的应用价值。知识图谱领域中的知识提取、信息推理等技术得到良好的发展，为大数据智能处理提供了新的解决思路。

2.1 知识图谱简介

大数据智能处理的关键任务是从大数据中提取出目标有用信息，并将有用信息组织成整合好的全面的数据。知识图谱是一个有节点（或顶点）和边构成的语意图，能为用户提供一个基于实体与实体关系的分析和挖掘知识框架。顶点一般表示某个具体的物理实体或概念，边则表示物理实体或概念之间的语义关系。实体是指自然世界中真实存在的某个物理对象。

对大数据进行知识图谱分析，可以将分散在大数据中实体或概念片段建立联系，并构成一个较为完整、系统的结构化知识库，以方便对该知识库进行进一步的检索、管理和分析等。

根据逻辑机构的差异，知识图谱可以分为数据层和模式层两层，其中数据层是由对某物理实体进行描述的一系列数据构成，知识是以物理实体为单位进行存储，其表达一般可以使用（实体、属性、属性值）来描述，并选择如FlockDB、Neo4j 和JanusGraph 等图数据库来进行存储。模式层是建立在数据层上方，是基于本体库对数据层进行规范的实施表达。本地是知识图谱结构化的概念模板，引入本体库后能使得知识图谱的结构性变强，还能进一步降低知识图谱的冗余度。

2.2 电力违章的知识图谱的建立

电力违章的知识图谱主要是通过对历年来电力违章的信息进行统计和研究，通过提取出来的数据信息构建电力违章的知识图谱。

2.2.1 按违章性质分类统计

统计各单位恶性违章、严重违章和一般违章数量，所占百分比。主要统计舟山公司本级单位及县公司数据。如表1所示。

表1 ：违章性质分类统计表

2.2.2 按违章类别分类统计

统计各单位管理性违章、行为性违章和装置性违章数量，所占百分比。主要统计舟山公司本级单位及县公司数据。如表2 所示。

表2 ：违章类别分类统计表

2.2.3 按照行为性违章分类

按照《国网浙江省电力有限公司安全生产典型违章举例及分类标准》中行为性违章分类，统计到二级分类：工作票执行、倒闸操作、变电运行及检修、线路运行及检修、基建施工、起重作业、消防及动火作业、劳动防护用品及安全工器具使用、其他。

2.2.4 按照装置性违章分类

按照《国网浙江省电力有限公司安全生产典型违章举例及分类标准》中装置性违章分类，统计到二级分类：安全工器具及施工机具、设备及设施、其他。

2.2.5 作业各风险等级稽查情况统计

统计电力公司各单位各级风险稽查覆盖情况。主要统计舟山电力公司本级单位及舟山所属各县公司数据。

2.2.6 按照施工人员违章年龄分类

对近年来电力工程施工中违章人员的年龄段进行分布统计，绘图如图1 所示，主要包括年龄段曲线、入岗时间段黄线和双曲线分析。

图1 ：施工人员违章年龄分类图

3 电力公司的违章画像

电力违章画像主要包括人员违章画像和单位违章画像。在电力违章知识图谱的基础上，以图表的方式对电力违章进行画像。电力公司的违章画像不仅包括电力违章的基本信息，还要展示对电力违章知识图谱进行挖掘到的隐含的知识。现根据舟山市电力企业的违章现象为例，构建电力公司的违章画像。

3.1 人员违章画像

抽取人、时间段、违章数据三个方面多个维度的数据进行动态量化分析，得出人员在各个时间段的各维度数据，各维度数据合成人员当前画像。

3.1.1 学历维度

根据学历水平赋值得到作业人员学历维度得分。学历越高相对基础分越高。对专科及以下的作业人员的基础分加5分；本科作业人员的基础分加5 分；研究生及以上作业人员的基础分加7 分。

3.1.2 岗位维度

根据技术能力赋值得到作业人员岗位维度得分。按照作业人员的岗位分别分为配电、变电、输电/线路、信通、自动化/调度共五个专业，对每个专业中不同的岗位职责进行加分。对班组成员的基础分加6 分，对网格长或台区经理的基础分加7 分，安全员或技术员的基础分加8 分，对班组长的基础分加9 分。

图2 ：人员违章画像图

3.1.3 入岗时间维度

根据作业人员入岗时间赋值得到作业人员入岗时间维度得分。以入职年限为准，对三年以内的作业人员的基础分加4 分，对三年以上五年以下的作业人员的基础分加5 分，对五年以上十年以下的作业人员的基础分加6 分，对十年以上的作业人员的基础分加7 分。

3.1.4 安规成绩维度

根据作业人员安规成绩得到作业人员评估得分。对安规考试成绩合格的作业人员的基础分加38 分。

3.1.5 作业人员三种人信息评估

依据作业人员三种人（工作许可人、工作负责人、工作签发人）信息进行提取并进行评估得分。对工作负责人的基础分加5 分，工作许可人的基础分加4 分，工作签发人的基础分加6 分。

3.1.6 作业人员职业技能水平评估

依据作业人员职业技能水平或岗位职称信息进行提取并进行评估得分。对助理工程师或中级工以下的作业人员的基础分加4 分，对高级工的基础分加5 分，对工程师或技师的基础分加6 分，对高级工程师或高级技师的基础分加7 分。

3.1.7 作业人员安全技术等级评估

作业人员安全技术等级水平能力评估中，可直接对安全风险管控平台中人员信息档案中作业人员安全技术等级信息进行提取并进行评估得分。对二级及以下的作业人员的基础分加4 分，对三级的作业人员的基础分加5 分，对四级的作业人员的基础分加6 分，对五级的作业人员的基础分加7 分。

3.1.8 作业计划量评估

依据录入作业人员当前安全工作量评估加分数值，评估加分数值为各项加分数值总和，总分为20 分，超出部分加分无效。对停电的作业第一种工作票，今年截止上月度担任工作负责人每一次加分0.06 分，封顶15 分；今年截止上月度担任工作班成员每一次加分0.03 分，封顶15 分。对不停电的作业，不带电时，今年截止上月度担任工作负责人每一次加分0.05 分，封顶15 分；今年截止上月度担任工作班成员每一次加分0.02 分，封顶15 分。对带电作业票，今年截止上月度担任工作负责人每一次加分0.06 分，封顶15 分，今年截止上月度担任工作班成员每一次加分0.04 分，封顶15 分。

3.1.9 评奖评优评估加分

依据作业人员上年度评奖评优情况评估加分数值，本部分共计加分数值封顶20 分，超出部分加分无效。对上一年度获得县公司级安全生产相关荣誉的作业人员加10 分，对上一年度获得市公司级安全生产相关荣誉的作业人员加15分，对上一年度获得省公司级安全生产相关荣誉的作业人员加20 分。

3.1.10 安全学习评估加分

依据作业人员本月度安全学习评估加分数值，本部分共计加分数值封顶20 分，超出部分加分无效。对上月度参加班组安全活动四次及以上的作业员加10 分，对缺席1 次者减去5 分。

3.1.11 作业人员违章稽查评估减分

作业人员违章形成作业人员本月度作业人员违章评估减分数值。对在公司或工区稽查中查出的违章进行减分。对本年度一般违章每违章一次减去5 分；对本年度违章类型为严重违章每违章一次减去20 分；对本年度违章类型为恶性违章或重复性违章每违章一次减去40 分；对省公司发现违章一次，则减分制加倍处理。

将上述各维度数据分类成技能水平（岗位、职业技能等级）、资质水平（学历、安全技术等级）、作业水平（三种信息评估、入岗时间评估、作业计划量评估）、安全学习（安规成绩、安全学习、评优加分）、违章处罚（违章稽查评估减分）。

3.2 单位违章画像

以单位各作业人员违章画像为基础，通过每位班组成员每月各维度平均分可以计算出单位每月平均分，以此作为单位的违章画像。

4 基于知识图谱的电力违章画像技术

4.1 违章动态知识图谱

依据电力工程公司所有人员违章画像，加上时间维度衰减情况，构建出公司的违章动态知识图谱。将所有人员的违章画像合值，最终形成动态图谱，如图3 所示。

图3 ：违章动态知识图谱图

4.2 违章预测

将一年中每个月作为一个分析节点，各维度条件相同情况下，不同时间段违章情况也会跟随时间变化，如表3 所示。

表3 ：与平均违章周期示意表

依据人员的违章画像综合得分，计算预测后续可能产生违章的可能性。

4.3 建立班组成员违章评价数据模型

作业人员违章评估模块主要对反违章模块数据进行提取，根据省公司统一反违章稽查标准，对作业人员当月单位和工区违章项目进行评估，即刻违章即刻减分，最终形成作业人员本月度作业人员违章评估减分数值，如表4 所示。

表4 ：与平均违章周期示意表

4.4 构建班组成员“安全码”的量化管理体系

根据人员承载力加减分要求及加权系数，可以通过以下计算公式得到安全码评估分数：

4.5 构建班组“安全码”的量化管理体系

以基层班组各作业人员安全承载力评分为基础，通过每位班组成员每周安全承载力平均分可以计算出班组安全承载力周平均分，作为班组安全承载力的重要参考依据。

班组安全承载力可以实现每周更新，运算模型后台可以建立班组安全承载力每周得分折线图，如图4 所示。对于班组承载力周平均分连续4 周逐周降低的班组，应由上级部门或安全质量监察部加强安全生产工作要求，加强安全培训效果监督。

图4 ：班组安全承载力每周得分折线图

当班组得分在80 到100 之间，安全码出示为绿码，可以在该作业现场开展此次工作；

当班组得分在60 到80 之间，安全码出示为黄码，可以在加强监护条件下开展此次工作；

当班组得分在60 以下，安全码出示为红码，严禁开展此次工作。

5 结束语

电力违章严重影响电力工程的施工质量，甚至引起重大安全事故。通过对浙江省全身的反违章稽查数据进行研究，深入挖掘并建立知识图谱，构建电力违章画像技术，为电力公司违反工作管理提供了理论支持和实践指导，大大提高了电力作业的安全性。