电力二次设备缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术属于人工智能领域，公开了一种电力二次设备缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质，包括获取电力二次设备的缺陷描述语料；基于预设的实体抽取模型，从缺陷描述语料中抽取用于描述缺陷的实体信息；基于实体信息，遍历预设的缺陷库得到实体信息对应的诊断信息；所述缺陷库包括若干实体信息及若干实体信息分别对应的诊断信息。基于实体抽取模型从缺陷描述语料抽取实体信息，遍历缺陷库得到诊断信息，有效挖掘缺陷描述语料潜在知识与价值，进而提升了电力二次设备缺陷诊断及处置的效率，将过去单独依靠人员分析诊断的工作方式转变为智能手段，促进电力二次设备缺陷诊断及处置尽快从经验型向智能型转变，提升分析决策的智能化水平。

【技术实现步骤摘要】
电力二次设备缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质
本专利技术属于人工智能领域，涉及一种电力二次设备缺陷诊断方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
电力系统中积累了大量关于反映电力二次设备功能缺陷及处理情况的文本数据。这些数据包含了电力二次设备历史上发生的缺陷情况，及相对应的有效解决措施。长期以来，这些数据未能加以有效利用，往往闲置于数据系统中。另一方面，电力二次设备功能缺陷情况繁杂，在缺陷处理过程中，很大程度上依赖于一线运维检修人员的专业知识与经验，诊断难度大。若能将历史积累的缺陷文本数据加以组织和利用，为运维检修人员在将来处理电力二次设备缺陷过程中提供参考建议，对于电力二次设备功能缺陷处理工作具有重要的参考意义。但是，电力二次设备功能缺陷文本由一线运维检修人员填报，难免会出现专业术语表述口语化且不符合常规语法等现象，增加了文本数据的复杂性，提高了挖掘其潜在知识与价值的难度，增加电力二次设备功能缺陷文本用于电力二次设备功能缺陷诊断难度，导致电力二次设备缺陷诊断困难。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取电力二次设备的缺陷描述语料；/n基于预设的实体抽取模型，从缺陷描述语料中抽取用于描述缺陷的实体信息；/n基于实体信息，遍历预设的缺陷库得到实体信息对应的诊断信息；其中，所述缺陷库包括若干实体信息及若干实体信息分别对应的诊断信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取电力二次设备的缺陷描述语料；
基于预设的实体抽取模型，从缺陷描述语料中抽取用于描述缺陷的实体信息；
基于实体信息，遍历预设的缺陷库得到实体信息对应的诊断信息；其中，所述缺陷库包括若干实体信息及若干实体信息分别对应的诊断信息。


2.根据权利要求1所述的电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，所述实体抽取模型采用如下方法建立：
建立初始信息抽取模型；
获取历史电力二次设备缺陷文本数据，将历史电力二次设备缺陷文本数据进行实体信息标注及格式转换，得到初始数据集；
将初始数据集分为训练集和测试集，通过训练集训练初始信息抽取模型，并通过测试集测试训练后的初始信息抽取模型，得到测试结果；
根据测试结果优化初始信息抽取模型的模型参数，得到实体抽取模型。


3.根据权利要求2所述的电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，所述根据测试结果优化信息抽取模型的模型参数，得到实体抽取模型的具体方法为：
基于模型参数变化建立对照组，获取所有对照组的测试结果，选取测试结果最优的对照组的模型参数优化初始信息抽取模型，得到实体抽取模型。


4.根据权利要求2所述的电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，所述初始信息抽取模型为BiLSTM-CRF模型；所述若干实体信息及若干实体信息分别对应的诊断信息以知识图谱的形式存储在缺陷库中。


5.根据权利要求1所述的电力二次设备缺陷诊断方法，其特征在于，所述从缺陷描述语料中抽取用于描述缺陷的实体信息的具体方法为：
将缺陷描述语料进行分词处理后得到第一分词结果；
将第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，季知祥，王晓辉，蔡常雨，刘首文，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网有限公司，国网湖北省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11