北极星输配电网讯:电力大数据时代的来临使得基于人工智能、云计算、物联网作为代表的技术在电力行业之中得到广泛的应用，而对于各个行业的创新与发展而言，知识图谱技术成为全新动力，针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。在电力领域之中合理融入知识图谱，能够实现知识图谱的合理搭建，将进一步满足电力人员的实际工作需求，最终提升电网信息的实际利用率。
（来源：迈能科技MEINERGY撰稿：泰豪软件人工智能研究所）
1、知识图谱
在说到知识图谱前，需要引入一个新的名词——图数据库。所谓图数据库，就是指存储图这种数据结构的数据库。
Q图是什么呢？
A如下图所示的这种可以表示实体与实体之间关系的数据结构，就是图。
实体：图中的刘备、孙权、曹操
关系：敌对、联盟
赤壁之战三国关系图
Q为什么有了MySQL这种的表结构数据库，还要使用图数据库？
A假设MySQL数据库中有三张表，分别如图所示：
当我们要查询“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候，我们需要将三张表都关联起来，非常繁琐且不便捷，但是如果使用关系图，就很明了了：
Q回到正题，什么是知识图谱呢？
A知识图谱（KnowledgeGraph）本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。
还是这个例子：
节点就是曹操、刘备、孙权；他们也叫实体。
边就是关系：敌对、联盟。
这就是一个很简单的知识图谱。
“魏国和蜀国发生的战争中，关羽参加的有哪些？“
这样的问题。需要机器对该问题进行解析、理解，在知识图谱中完成查询、推理、比较动作，找到《赤壁之战》和《樊城之战》作为答案返回。
下图则是另一个描述国家信息的知识图谱。
Q知识图谱的应用场景？
A知识图谱早就已经深入进我们生活的方方面面，比如：
2、电力网络、设备
智能电网是两大人造网络（电网与通信和信息网）的高度融合。我们需要了解一下电网的一些重要图形，帮助我们理解电网，构建电力知识图谱。电力网络及设备可由电网拓扑图、电网运营图、电网态势图和电力设备图来进行表示。
Q什么是电网拓扑图？
A电网的拓扑结构，就是将电网通过断路器等开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点等元件相联系，抽象成与其样式无关的一个个节点，而把连接这些节点的电力线路抽象成线，进而以拓扑图的形式来表示这些节点之间的关系。
通俗讲就是将设备抽象成点，连接关系抽象成线，就变成一幅只有点和线的图。这样做对电网整体会有一个更完整全面的认识。当抽象成点和线之后，我们发现知识图谱就是由实体和关系组成，点就是一个个实体，线就是关系。因此，电网拓扑图非常适合构建电网结构知识图谱。
上图是IEEE14节点系统电网结构，该拓扑图代表了年2月美国中西部地区的电力系统结构，包含了：14条母线，2台发电机，3台同步电动机，11个负荷点，20条输电线路和40个断路器。这是简化后的电网拓扑结构。
有了电网拓扑图可以很便利地应用于潮流计算、故障诊断、动态仿真等仿真模拟上。
Q什么是电网运营图？
A
电网运营各指标状况雷达图
将电网运营中各指标收集绘制成了雷达图，通过雷达图能够大致得到电网整体运行状态。
Q什么是电网态势图？
A在人的决策过程中，对环境中信息的感知、理解和预测的过程被称作态势。感知态势感知主要面向不确定强，人必须介入决策的大型或巨型动态复杂系统，智能电网态势可视化是态势感知的人机界面，是其最核心的组成部分。
态势图的构成
Q什么是电力设备图？
A
变电站主要设备示意图
上图是变电站的主要设备图，1—变压器；2—导线；3—绝缘子；4—互感器；5—避雷器；6—隔离开关；7—断路器。除了上面画出来的设备，还有电容器、套管、阻波器、电缆、电抗器和继电保护装置等，这些都是输变电系统中必不可缺的设备。
通过上面这些设备的数据，连接关系，我们可以构建出电力设备知识图谱。以变电站设备为例。将设备作为图谱的节点，将设备的连接关系作为边，还有每个设备的参数等作为边，就可以构建出一个简单的电力设备知识图谱了。
同理，将电网涉及到的变电、输电、配电三个单元的设备全部抽象出来，就可以构建一张大的电网设备知识图谱了。
3、电力知识图谱
电力领域是一个非常大领域，整个电力知识图谱由很多具体的小知识图谱构成。比如可以构建电网的组织架构图谱，电网的运行图谱，电网的拓扑图谱，电力设备的图谱，故障处置图谱等等。
Q当有了电网知识图谱后，我们可以应用它在哪些场景呢？
A
1）设备查询、线路查询、故障查询等简单查询服务
场景：
1、查询某个电厂或变电站一般会有哪些电力设备
2、查询某个电力设备的详细信息
3、查询某个电力机构在电网中的位置、左右
4、查询某个故障详情，故障名称、故障历史发送数据、故障一般处理办法等
5、查询某个操作详情，操作名称，步骤，历史操作数据等
......
以上这些应用场景是经常用到的，也是图谱的基础功能。构建具体的图谱，需要大量的结构化数据。当构建完成，使用查询功能即可得到结果。
2）智能问答服务
利用图谱提供的基础查询能力，结合语义理解等技术，图谱可以对外提供智能问答服务。比如上述需求，将由向系统输入查询关键字或者手动点击查询的方式变成语音输入的方式，通过人机对话，得到想要的答案。
上图是一个的智能问答的例子。用户提出“渗漏油受哪些因素影响？”这样的问题，通过对问句进行解析。依托构建的电力知识图谱，进行查询，就可以得出焊接处焊接不良，油箱连接处密封不严，铁芯有砂眼及裂缝，充油套管密封不严等问题的答案。因此，只要构建起电力设备相关的图谱，就可以实现将上面的简单查询服务变成智能问答的形式。
3）知识推理服务
知识推理服务是一项基于知识服务的应用，属于知识图谱的高级应用。
场景：
1、给出某项操作的操作票
2、给出某个故障的处置预案
3、生成一份设备介绍、电厂、变电站介绍，或者生成一份详细报告
......
上述场景任务就不是简单的服务，而是需要知识图谱推理能力了，利用现有的知识推理生成我们想要的结果。
免责声明：以上内容转载自北极星电力新闻网，所发内容不代表本平台立场。全国能源信息平台联系-，邮箱：hz
people-energy.