基于变电站检修历史数据的检修图谱研究

基于变电站检修历史数据的检修图谱研究

朱应钦

国网新疆电力有限公司喀什供电公司  新疆  喀什市  844000

摘要：本文根据变电站检修的特点，结合人工智能中的知识图谱技术，构建了变电站检修知识图谱。这只是变电站检修数据治理的理论工作的第一步，还需要对检修图谱在检修记录检索和缺陷记录检索等方面的应用做进一步的探索，以真正实现变电站检修工作的数字化、智能化管理。

关键词：变电站；检修；历史数据；检修图谱

1知识图谱的定义

知识图谱以结构化三元组的形式存储现实世界中的实体以及实体之间的关系，表示为{实体，关系，实体}。三元组通常描述了一个特定领域中的事实，由头实体、尾实体和描述这两个实体的关系组成。例如，{部件，出现，缺陷}，其中头实体是“部件”，尾实体是“缺陷”，关系是“出现”。有时，“关系”也被称为“属性”，相应地，尾实体被称为属性值。不同的实体和属性之间具有不同的关系，通过相互联结的方式，形成网状的知识图谱。知识图谱的构建通常分为知识抽取、知识融合、知识表示、质量评估和知识推理五个部分。

2构建电力系统检修图谱的具体要求

电力设备检修记录通常以单个句子的形式存在，一般都以自然语言记录缺陷的设备部件、现象、程度等内容。由于在设备检修具有自身的特点，因此，在构建检修知识图谱时，要注意以下几点具体要求：（1）在电力设备检修记录中，缺陷现象作为缺陷部件的属性，本身还具有缺陷程度等属性，故除抽取实体间及实体与属性的关系外，还要抽取属性间关系。（2）本文构建的知识图谱仅限于电力系统的检修领域，该领域是一个封闭的领域且有明确的行业术语规范，因此，相对于开放领域而言，检修知识图谱的实体消解和共指消解相对较简单。（3）根据从结构化数据中抽取的实体、关系、属性，作为抽取三元组的样本，以充分利用结构化数据。（4）知识融合步骤将从半结构化数据和非结构化数据中形成的三元组，与从结构化数据中形成的三元组相整合，形成可视化的电力设备检修数据知识图谱。

3电力系统检修图谱的构建

本文构建电力系统检修图谱的环节包括知识抽取、知识融合和知识表示三个环节。知识抽取就是在电力行业特定环节的文本语料中抽取实体、关系和属性，并将其以{实体，关系，实体}或{实体，属性，属性值}的形式存储。由于抽取后的知识是分散的和缺乏逻辑性的，因此，需要将抽取自不同数据源的知识进行融合。最后，就是将融合后的知识按照电力行业的知识结构和人的思维方式表示为特定的机器可处理的形式。同互联网一样，电力系统中的数据也是繁多且复杂的，来源也是多种多样。因此，有必要对构建检修图谱的数据来源做出说明。

3.1数据获取

电力系统维护检修数据从数据的规范程度，从高到低可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据一般存储于系统的数据库中，如变电设备缺陷管理数据库、设备运行数据库以及检修计划管理数据库等。半结构化数据是指在一定程度上具有某种特征的数据，如检修工作计划、评价报告、年报月报等。非结构化数据是指符合自然语言规范的文本数据，如设备检修记录和缺陷情况的记录文本等，变电站检修数据多数来源于这种非结构化数据。由于半结构化数据和非结构化数据存在表述不规范和句法结构复杂等一系列问题，因此，不能像结构化数据那样直接应用于知识图谱的构建。因此，需要对其应用自然语言处理（NLP）等技术，进行分词、实体提取、实体消解、共指消解等操作。

3.2知识抽取

构建电力系统的检修图谱的第一步就是要在检修记录和缺陷情况记录文本中抽取实体、关系和属性。常见的实体/属性抽取方法有隐马尔可夫模型和BILSTM模型等。由于是在电力行业特定的检修领域中，因此可直接采用电力专业词典进行抽取和匹配。根据对电力专业词典和缺陷记录的匹配，本文共确定了8个实体、7种关系和12个属性。检修图谱中的实体是指知识库中所需要的不同的概念类别，包括设备、部件、缺陷、现象、原因、缺陷等级、解决方案和责任单位。关系是指实体之间的关系，包括包含、出现、描述、诊断、程度、措施和对应。而属性是实体自身所拥有的特征，不同实体可以具有相同的特征，也可以具有不同的特征，包括编号、名称、类型、措施、故障等级、监测方法、状态、告警、时间、维修人员、维修活动和位置。将实体、关系和属性以三元组的形式存储，如{一次设备，包含，电子式互感器}、{合并单元，出现，缺陷}。

3.3知识融合

在对不同数据源的数据进行知识抽取后，可能会存在重叠现象，为保证所获得知识的质量，需要进行实体消解和共指消解。由于本文构建的知识图谱仅限于电力系统的检修领域，该领域是一个封闭的领域且有明确的行业术语规范，因此，实体消解指将具有同义属性的实体消解为一个权重较大的实体。例如，“缺陷”“故障”“漏洞”在表示“设备状态”时，实际上表示的是同一个意思。因此，可以对各个实体设置一个权重，利用HowNet知识库计算实体对的相似度，实现知识的融合。

3.4知识可视化表示

构建电力系统检修知识图谱的主要目的就是利用节点和边的形式，实现检修知识的可视化。本文以8个实体为主要节点，通过7种关系将它们相连，在将每个实体的属性扩展到图上，实现可视化的网状检修图谱。

4智能运维的实施方案

4.1继电保护综合防误技术

（1）智能变电站主动式运维分析体系。通过分析智能变电站运行维护过程中出现的故障和问题，制定对策，建立标准化的操作控制流程，实现变电站运维智能防误技术规范化，提升运维工作的智能化水平。通过综合防误策略和综合防误软件模块，实现对现场运维工作的正向干预。借助变电站一体化业务平台，主动式运维分析体系可以全面覆盖变电站现场运维、检修工作流程中的防误闭锁需求。（2）智能变电站继电保护运维防误策略。借鉴五防系统和顺控系统的协调配合逻辑，在软件层面有针对性的建立二次设备防误操作隔离措施，针对各类单装置的操作需求，分别研究其合理、合规的顺序操作防误策略。面向单一继电保护装置的功能配置、定值（区）整定、软压板投/退；针对存在双重化布局的装置的操作需求，分别研究两套装置配合整定工作中的协调一致；对智能站运维检修工作过程中涉及多装置配合关系间操作顺序防误问题，对应典型的操作案例，建立面向多个继电保护设备间复杂顺序操作过程的配合逻辑防误策略合规防误策略；对变电站一次设备投运、检修工作需求，结合一、二次设备在线状态，研究面向智能变电站一、二次系统间关联操作的安全配合防误策略。

4.2电网故障分析与继电保护运维信息展示

（1）电网故障及继电保护运维信息发布方式。对系统故障及异常处理过程中不同专业人员对应的应用场景和具体需求，采取对应的信息发送类别和发布方式，并根据相应人员的通信途径实现跨安全区、跨网络的多样化、差异化信息发布方法，实现信息的分类、分级、分专业发送。（2）计及信息安全策略的信息远程发布数据流及相应通信方法。目前对智能变电站和调度中心的各类信息交互方式以及采用的通讯规约，研究调度端从生产控制大区非控制区数据同步到管理信息大区管理区的网络安全管理规范，梳理需要跨安全区同步的电网一二次设备模型以及继电保护信息内容，实现不同智能变电站继电保护信息标准化的继电保护信息传输，对移动网络以及智能手机App信息远程发布内容，制定对应的防护方针和防护政策，实现移动数据网数据流的发布方法。

5结语

在对变电站检修的过程中，往往关注的是检修工作的分级分类和故障的处理过程，而很少关注检修数据的整理和归类，这就造成检修数据的分散、缺漏和数据记录缺乏系统性。因此，需要一个更系统的方法对变电站检修历史数据进行管理和应用。

参考文献：

[1]王琼，杨波.知识图谱在电力行业的应用与研究[J].网络安全技术与应用，2020（11）：137-138.

[2]杨葛英.基于概念系统的数据分析工具的研究与实现[D].河南大学，2020.