基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱及创建和使用方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱及创建和使用方法，创建方法包括：步骤1，以设备部件为对象，围绕设备部件建立结构化知识库；步骤2，将结构化知识库生成图数据库；步骤3，将图数据库存储在图数据网络里形成链型关联的知识图谱。借助本技术所创建的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱，所呈现的效果和实际业务需求匹配度非常高，当设备发生告警时，可通过知识图谱网络自动推送告警产生的原因和发生概率值，经运维人员根据本系统给出的指导建议进一步排查发现，缺陷诊断准确性极高，利用知识图谱及时解决了缺陷问题，确保了变电站设备安全稳定运行。保了变电站设备安全稳定运行。保了变电站设备安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱及创建和使用方法


[0001]本专利技术属于变电站运维领域，主要涉及一种智慧变电站数字孪生系统关于电力知识图谱及其创建和使用方法，主要用于知识库的创建、知识库关联逻辑建立、缺陷推演三方面。

技术介绍

[0002]常规的变电站运维监控系统，通常的知识都以文档的形式存储在电脑硬件服务器里，知识内容分散、查阅时不方便，也不够智能，包括：缺陷类型是哪个、导致该异常现象的原因是哪些、每种原因发生的可能性概率是多少、如何做进一步的人工排障、需要给出什么样的指导建议及预防措施等等问题均需要变电站运维人员手动分析确认。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术的上述技术问题，本专利技术提出一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱及创建和使用方法，通过创建并使用基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱，解决现有技术中知识内容分散、查阅不方便、不够智能的缺陷，可以实现自动分析告警原因和概率发生值，有助于及时解决缺陷问题，有助于变电站设备安全稳定运行。
[0004]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案包括：
[0005]一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其包括以下步骤：
[0006]步骤1，以设备部件为对象，围绕设备部件建立结构化知识库；
[0007]步骤2，将结构化知识库生成图数据库；
[0008]步骤3，将图数据库存储在图数据网络里形成链型关联的知识图谱，完成知识图谱的创建。
[0009]借助建立结构化知识库，再将结构化知识库生成图数据库，然后存储在图数据网络里形成知识图谱，利用图谱关系图，实现所有知识节点的链型关联所创建的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱，使得所呈现的效果和实际业务需求匹配度较高，当设备发生告警时，可通过知识图谱网络自动推送告警产生的原因和发生概率值，经运维人员根据软件系统给出的指导建议进一步排查发现，缺陷诊断准确性极高，利用知识图谱及时解决了缺陷问题，确保了变电站设备安全稳定运行。
[0010]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其步骤1的实现方式是：以设备部件为对象，围绕设备部件将相关知识节点建立知识链条，若干知识链条构成结构化知识库。
[0011]具体实施时，可以根据电力运检业务应用场景，以设备部件为对象，基于运检经验，围绕设备部件可能产生的缺陷类型、缺陷原因等知识，建立一套完整的知识链条，并将相关知识归纳整理到excel表格中，也就是结构化知识库。
[0012]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其中，结构化知识库中包含的知识节点包括：设备、部件、缺陷类型、缺陷原因、判别方法、现象特
征、数据特征、判别规则、特征量、技术标准、解决方案和预防措施。
[0013]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其步骤2的实现方式是：结构化知识库中的知识经过分离和重组以后变成能被算法识别的图数据库中的数据。
[0014]具体实施时，可以将知识链条上的知识节点分离出来，并整合成一个个最简单的三元组模型，每个三元组模型包括起始节点、终止节点、节点关系，例如“开关柜设备结构类型是中置式”，这里面，开关柜是起始节点、中置式是终止节点，结构类型是节点关系，这样一来，这些结构化知识经过分离和重组以后就变成了可被算法识别的图数据库数据。
[0015]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其步骤3的实现方式是：将图数据库导入生成知识链状网络图(即知识图谱)，网络图中有知识节点和节点与节点之间的关系数据。
[0016]具体实施时，可以基于neo4j技术手段(Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络图上而不是表中，是嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎)，将这些图数据库导入后，会自动生成知识链状网络图，网络图中有前2步骤(步骤1和步骤2)描述的各种知识节点和节点与节点之间的关系数据。
[0017]一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，其包括步骤S1、缺陷推演。所述知识图谱系按照前述任一方法创建的。
[0018]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，其缺陷推演的具体步骤包括：
[0019]S101、输入数据型特征量或者现象型特征量；
[0020]S102、根据数据特征和特征量的判定规则，判断数据特征是否触发；
[0021]S103、根据触发的数据特征和现象特征，匹配计算缺陷原因匹配度；
[0022]S104、根据缺陷原因匹配度排序结果，按优先级推送问诊问题；
[0023]S105、根据不断丰富的现象特征和数据特征，确定缺陷等级、缺陷类型、缺陷原因；
[0024]S106、根据缺陷类型、缺陷等级推理出解决方案、预防措施、缺陷部件；
[0025]S107、根据缺陷原因推理出判别方法、技术标准。
[0026]借此，当设备发生告警时，可通过知识图谱网络自动推送告警产生的原因和发生概率值，经运维人员根据软件系统给出的指导建议进一步排查发现，缺陷诊断准确性极高，利用知识图谱及时解决了缺陷问题，确保了变电站设备安全稳定运行。
[0027]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，其包括下列步骤：
[0028]S2、选择异常特征时，单击判别方法，展开该判别方法下的特征量列表，数据型特征量排在前面，现象型特征量排在后面；
[0029]S3、单击下一步时，根据输入的特征量信息，后端根据脚本中的规则逻辑，计算对应的数据型特征量是否满足条件触发(较佳的，现象型特征量直接触发)，然后根据触发的现象特征和数据特征进行缺陷原因匹配度计算，进而确定要推送的数据特征或现象特征；
[0030]S4、系统推送特征信息时，查询图数据库确定其有关的特征部位，现象特征有特征部位，数据特征无特征部位；
[0031]S5、《判别方法》是根据缺陷诊断过程推送的现象特征或者数据特征查找到的；
[0032]S6、缺陷诊断过程中，系统每次推送的现象特征只有1个，但推送数据特征的时候是推送该数据特征下的所有特征量；
[0033]S7、缺陷诊断过程中，系统推送的数据特征，如果先前“选择异常特征”步骤已经输入了的特征量，该步骤不再推送相同特征量；
[0034]S8、根据再次输入的特征量，重复上面的S3
‑
S5步骤；
[0035]S9、整个诊断过程中缺陷原因匹配度计算，匹配度计算方法：输入的特征量占某个缺陷原因对应的特征量总数的比值。
[0036]本专利技术一个实施例的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，其步骤S3中包括：
[0037]a.现象特征：有特征部位的展示特征部位，当无特征部位时，特征部位名称展示“设备类型名称”，如：开关柜；
[0038]b.数据特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，以设备部件为对象，围绕设备部件建立结构化知识库；步骤2，将结构化知识库生成图数据库；步骤3，将图数据库存储在图数据网络里形成链型关联的知识图谱，完成知识图谱的创建。2.根据权利要求1所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，步骤1的实现方式是：以设备部件为对象，围绕设备部件将相关知识节点建立知识链条，若干知识链条构成结构化知识库。3.根据权利要求2所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，结构化知识库中包含的知识节点包括：设备、部件、缺陷类型、缺陷原因、判别方法、现象特征、数据特征、判别规则、特征量、技术标准、解决方案和预防措施。4.根据权利要求2所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，步骤2的实现方式是结构化知识库中的知识经过分离和重组以后变成能被算法识别的图数据库中的数据。5.根据权利要求4所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，步骤2的实现方式具体是：将知识链条上的知识节点分离出来，并整合成三元组模型，每个三元组模型包括起始节点、终止节点、节点关系。6.根据权利要求1所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的创建方法，其特征在于，步骤3的实现方式是：将图数据库导入，生成知识链状网络图，网络图中有知识节点和节点与节点之间的关系数据。7.一种基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，所述知识图谱系按照权利要求1至6中任一方法创建的，其特征在于，包括步骤S1、缺陷推演。8.根据权利要7所述的基于智慧变电站数字孪生系统知识图谱的使用方法，其特征在于，缺陷推演的具体步骤包括：S101、输入数据型特征量或者...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖智方，陆兴海，张荣涛，叶炜康，肖宗睿，
申请(专利权)人：云智慧北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：