【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，并且更具体地，涉及一种基于知识图谱的电力数据处理方法及系统。
技术介绍
1、近年来，数字技术创新和迭代速度明显加快，要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合。
2、现有营配贯通场景下关键设备信息收集手段单一，低压台区存在大量来自营销、采集、gis等系统的多源异构电力数据，系统无法准确进行相关实体识别，实体关系网络紊乱。同时，低压台区存在拓扑信息缺失、识别错误率较高、人工摸排识别效率低、新增硬件成本高的弊端，并且随着用户侧分布式光伏设备的大规模并网，台区潮流分布格局也发生了变化，现有计量设备多类可视故障样本的准确分类及异常高精度检测识别方法尚不成熟。
3、以知识图谱理论为基础，基于知识抽取等技术，融合图像语义与结构化电力数据的实体关系抽取及建模方法，能更好地进行电网知识图谱维护工作；本专利技术基于知识图谱等技术，提出了多参量广域数据全景知识图谱融合构建方法以及多源电力数据合规性判别与数据修复方法，可有效提高用电信息采集系统的数据质量。
技术实现思路
1、根据本专利技术，提供了一种基于知识图谱的电力数据处理方法及系统，以解决现有计量设备多类可视故障样本的准确分类及异常高精度检测识别方法尚不成熟的技术问题。
2、根据本专利技术的第一个方面，提供了一种基于知识图谱的电力数据处理方法，包括：
3、对来自于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据进行处理，获得结构化数据，从结构化数据中提取
4、基于所述三元组，自顶向下构建知识图谱，并将知识图谱的图结构数据传输入图数据库，通过人工建立或自动生成电力数据规则，基于所述电力数据规则对知识图谱进行补充和推理；
5、基于所述电力数据规则，对知识图谱实体关系的合规性进行判别，确定知识图谱中存在的错误、缺失或模糊的电力数据；
6、对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全，寻找缺失实体进行补充，对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，对错误的电力数据进行纠正。
7、可选地，对来自于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据进行处理，获得结构化数据，包括：
8、基于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据，获得多源异构电力数据；
9、对所述多源异构电力数据进行整合，获得结构化数据。
10、可选地，从结构化数据中提取出实体，建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组，包括：
11、从结构化数据中提取出实体并进行匹配，获取实体以及实体之间的关系；
12、建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组：实体-关系-属性/实体-关系-实体。
13、可选地，基于所述三元组，自顶向下构建知识图谱，包括：
14、基于所述三元组，将所述实体表示为节点，将关联关系表示为边，将实体和关系表示为图的形式，自顶向下构建为知识图谱，每个实体节点包含自身的属性信息。
15、可选地，对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全，寻找缺失实体进行补充，对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，对错误的电力数据进行纠正，包括：
16、对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全、重新进行数据检索处理，基于指代消解通过语义相似度识别相似实体，寻找缺失实体进行补充，基于指代消除后的三元组提取的实体，构建多参量广域数据全景知识图谱；
17、对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，分析知识图谱的知识类型和拓扑结构，通过子图匹配算法，匹配临近节点或相似节点，对错误的电力数据进行纠正。
18、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种基于知识图谱的电力数据处理系统，包括：
19、构建三元组模块，用于对来自于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据进行处理，获得结构化数据，从结构化数据中提取出实体，建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组；
20、构建知识图谱模块，用于基于所述三元组，自顶向下构建知识图谱，并将知识图谱的图结构数据传输入图数据库，通过人工建立或自动生成电力数据规则，基于所述电力数据规则对知识图谱进行补充和推理；
21、判断知识图谱合规性模块，用于基于所述电力数据规则，对知识图谱实体关系的合规性进行判别，确定知识图谱中存在的错误、缺失或模糊的电力数据；
22、补全修复知识图谱模块，用于对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全，寻找缺失实体进行补充，对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，对错误的电力数据进行纠正。
23、可选地，构建三元组模块，包括：
24、获得多源异构电力数据子模块，用于基于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据，获得多源异构电力数据；
25、获得结构化数据子模块，用于对所述多源异构电力数据进行整合，获得结构化数据。
26、可选地，构建三元组模块，包括：
27、获取实体及关系子模块，用于从结构化数据中提取出实体并进行匹配，获取实体以及实体之间的关系；
28、建立三元组子模块，用于建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组：实体-关系-属性/实体-关系-实体。
29、可选地，构建知识图谱模块，包括：
30、构建知识图谱子模块，用于基于所述三元组，将所述实体表示为节点，将关联关系表示为边，将实体和关系表示为图的形式，自顶向下构建为知识图谱，每个实体节点包含自身的属性信息。
31、可选地，补全修复知识图谱模块，包括：
32、补全知识图谱子模块，用于对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全、重新进行数据检索处理，基于指代消解通过语义相似度识别相似实体，寻找缺失实体进行补充，基于指代消除后的三元组提取的实体，构建多参量广域数据全景知识图谱；
33、修复知识图谱子模块，用于对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，分析知识图谱的知识类型和拓扑结构，通过子图匹配算法，匹配临近节点或相似节点，对错误的电力数据进行纠正。
34、从而，可以基于知识图谱构建技术，从多源异构数据中抽取和整合电力数据中的实体及其关系，建立准确、一致的电力数据知识图谱。这将使得电网数据库的电力数据变得更加有序和清晰。电力数据知识图谱将提供一个结构化的知识表示，包含了设备之间的关联规则和特征信息，便于查找、管理和维护设备。借助电力数据知识图谱，运营人员可以更好地了解台区内的设备分布、连接关系以及其他重要属性，从而提高对电网状态的把握和决策的准确性。可以有效检测和纠正知识图谱中存在的数据错误、缺失或不一致性。通过知识补全等技术，可以补充缺失的实体和关系，确保电力数据知识图谱的完整性和准确性。这将大大提高电力数据知识图谱的质量和可靠性，为后续的设备管理和决策提供更可靠的数据支持。通过自动化处理指代消解本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的电力数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对来自于营销系统、采集系统GIS系统的电网知识数据进行处理，获得结构化数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从结构化数据中提取出实体，建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述三元组，自顶向下构建知识图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于缺失或模糊的电力数据，进行知识图谱补全，寻找缺失实体进行补充，对于错误的电力数据，进行知识图谱修复，对错误的电力数据进行纠正，包括：
6.一种基于知识图谱的电力数据处理系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，构建三元组模块，包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，构建三元组模块，包括：
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，构建知识图谱模块，包括：
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的电力数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对来自于营销系统、采集系统gis系统的电网知识数据进行处理，获得结构化数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从结构化数据中提取出实体，建立实体与实体以及实体与属性之间的关联关系，构建三元组，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述三元组，自顶向下构建知识图谱，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于缺失或模糊的电...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保丰，王齐，翟峰，陈昊，周延泉，任宇路，王凯，姚俊峰，梁晓兵，卢建生，秦煜，徐萌，肖春，付义伦，胡鼎新，许岳楼，谢振刚，周琪，吴敏鑫，许斌，石智珩，贾勇，冯云，赵英杰，巩羽飞，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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