基于迁移学习的电网故障处置知识图谱构建及实时辅助决策研究

摘要

调度工作是电网领域的核心业务之一,随着近年来电网信息系统建设,呈现出数据多元结构复杂的特点,为满足高效响应的调度需求,文章提出了一种基于迁移学习的电网领域实体识别技术,研究了基于知识图谱的电网故障处置应用。首先,提出了一种基于迁移学习的电网故障处置文本数据的实体识别技术,该技术可以在少量标注的情况下实现较高准确度的实体识别工作,有效地解决了电网领域小样本数据实体识别准确度较低的问题。其次,构建了电网故障处置知识图谱,该图谱将电网调度领域多源异构数据转化为知识,可实现对多故障类型的决策支撑。最后,基于所建立的电网故障处置知识图谱,实现了故障处置实时辅助决策功能,并嵌套进省地协同故障处置引擎应用中。实际应用表明,通过图数据库进行关系推理得到的知识经验,可为调度人员提供有效的故障处置参考方案。