(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210973549.3 (22)申请日 2022.08.15 (71)申请人 云南电网有限责任公司玉 溪供电局 地址 653199 云南省玉 溪市红塔区红塔大 道42号 (72)发明人 叶小虎　李邦源　王刚　叶文华　 陈仕龙　王婧　杜娟　赵咏芳　 张丽凤　郑应荣　 (74)专利代理 机构 昆明合众智 信知识产权事务 所 53113 专利代理师 朱玉丹 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/901(2019.01) G06Q 10/00(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于知识图谱的故障处置预案数字化模型 建立方法 (57)摘要 本发明涉及电网故障处置技术领域， 具体地 说， 涉及基于知识图谱的故障处置预案数字化模 型建立方法。 包括： 结构转换： 首先对预案中关键 信息进行提取， 从预案的非结构文本信息转换为 结构化信息； 融合建模： 将结构化的预案信息与 电网模型进行关联融合， 形成数字化的故障处置 预案。 本发 明设计利用知识图谱技术对故障处置 信息进行知识抽取、 表示和管理， 并用于辅助调 度人员进行故障处置， 可有效提升电网应急处理 能力与调度智能化水平； 采用语义识别技术， 将 非结构化的预案转化为计算机能够识别结构化 信息， 再基于知识图谱构建故障处置预案数字化 模型， 然后将预案模型与电网模 型和运行信息进 行有效关联， 为数字化预案管 理提供基础的基础 模型支持。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 115357726 A 2022.11.18 CN 115357726 A 1.基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1、 结构转换： 首先对预案 中关键信 息进行提取， 按业务需求进行分类组合出关键信息 结构关系， 再采用知识图谱、 自然语言处理、 深度学习等人工智能技术进行语义分析、 学习 训练， 从预案的非结构文本信息转换为结构化信息， 并按关键信息结构关系进行存 储； S2、 融合建模： 将结构化的预案信息与电网模型进行关联融合， 基于此关联关系建模， 形成数字化的故障处置预案 。 2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S1中， 结构转换的具体方法包括如下步骤： S1.1、 预案文本分析： 对电网运行中可能发生的故障进行分析， 按照预设的预案模板样 式形成文本格式的电网故障处置预案， 并依据预案文本的特点进行文本分析； S1.2、 预案结构转换： 将非结构化的预案转化为计算机能够识别的结构化信息， 并依此 构建预案知识图谱。 3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S1.1中， 预案文本由预案编号、 故 障名称、 稳定要求、 故 障后运行方式、 故 障处置 要点五部分内容组成； 其中： 稳定要求用于描述 故障处置工作需要遵守的稳定规定； 故障后 运行方式用于描述预想故障发生后电网运行方式的变更情况及原因； 故障处置要点用于描 述电网恢复正常运行 所需采取的处置措施和紧急状态调整。 4.根据权利要求2所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S1.2中， 预案结构转换中， 构建预案知识图谱的具体方法包括如下步骤 S1.2.1、 预案知识图谱 ‑框架构建： 分析并选择知识图谱 的构建方式； 首先通过分析预 案文本的内容， 采用自顶向下的方式设计知识图谱的模式层； 之后在 模式层的指导下， 采用 自底向上的方式构建数据层； 针对预案文本的特点设计合适的抽取方法， 进行实体、 关系和 属性三个知识要素的抽取， 形成一系列高质量的事实表达， 通过知识图谱的底层 存储方式， 映射到相关概念节点当中； S1.2.2、 预案知识图谱 ‑模式层构建： 对预案文本内容进行详细分析， 提炼出电网调控 业务关键指标的概念类型与相关的属性以及概念之间关系， 从而形成领域知识体系； S1.2.3、 预案知识图谱 ‑数据构建： 用图形符号以可视化形式描述电网调控信息的实物 及关系， 其基本组成单位是 “实体‑关系‑实体”、“实体‑属性‑性值”的三元组， 实体间通过关 系相互联 结， 构成网状的知识结构。 5.根据权利要求4所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S1.2.3中， 预案知识图谱 ‑数据构建的基本方法包括如下几步： 信息抽取： 对文本语料进行双向、 并行、 无监督的训练实现词向量转化、 语义内容抽取， 在此基础上 形成本体化的知识 表达； 知识融合： 通过知识融合将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来， 包括实 体链接、 实体消岐、 指代消解及 知识合并； 知识加工： 集成、 融合后的事实数据并未形成结构化、 网络化的电网调控信息知识体 系， 需进行知识加工， 主 要包括本体构建、 质量评估以及特 征挖掘。 6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S2中， 融合建模的具体方法包括如下步骤：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115357726 A 2S2.1、 生成预案知识图谱模型： 通过对故障处置预案进行结构化转换， 形成知识图谱模 型， 并按电网调控业 务构建关系模型； S2.2、 构建基于CIM的知识图谱模型： 以电网基础模型的知识图谱作为支撑的模型， 可 用于将数据转换为知识图谱； S2.3、 形成融合的知识图谱模型： 通过对故障处置预案的结构化转换， 形成结构化的预 案知识图谱； 将预案结构化模型与电网模型进行关联融合， 形成基于知识图谱的预案数字 化模型； S2.4、 考虑运行 方式的数字化逻辑关系。 7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S2.2中， 基于CIM的知识图谱模 型中， 通过电力CIM模 型解析后， 可以获取母线、 厂 站、 变压器、 线路、 隔离开关、 接地 开关等设备 数据及关系。 8.根据权利要求6所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S2.3中， 融合的知识图谱模 型中， 电网基础 模型主要包括： CIM模 型、 电网拓扑图、 告警事件关系、 用户、 运行人员、 调 度机构、 运行风险、 检修、 定值等信息； 预案关联涉及的电 网模型还 包括： 电网设备、 历史事 件库、 专家经验等。 9.根据权利要求6所述的基于知识图谱的故障处置预案数字化模型建立方法， 其特征 在于： 所述S2.4中， 考虑运行方式的数字化逻辑关系即： 实现故障处置预案的数字化转换 后， 需对计及运行方式的数字化逻辑关系进行建模， 以便于结合当前运行方式进行故障处 置策略的安全分析； 文件解析后， 创建本体模型， 可以自主对解析内容对象化。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115357726 A 3