[發明專利]智能電網大數據知識圖譜的構建方法

在審

• 申請號: 202010375821.9
• 申請日: 2020-05-04
• 公開（公告）號: CN111737483A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 洪建光;黃海潮;謝裕清;王紅凱;張辰;毛冬;陳利躍;孔曉昀;倪陽旦;周昕悅
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/215;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217
• 代理人: 項軍

本申請實施例提出了智能電網大數據知識圖譜的構建方法，所述構建方法包括：從電網設備處以Neo4j獲取電網設備信息以及電網設備之間的連接關系；基于歷史拓撲數據庫，對獲取到的電網設備信息進行數據清洗；根據電網設備之間的連接關系對清洗后的數據進行建模；對建立的模型進行拓撲搜索分析，獲取目標設備之間的拓撲關系知識圖譜。有助于根據業務需求快速的構建不同知識模型，發現電力大數據的信息中的隱藏價值，實現對跨地域、跨時間、跨空間信息資源的全景數據進行高效的分析。

技術領域

本發明屬于圖譜構建領域，尤其涉及智能電網大數據知識圖譜的構建方法。

背景技術

電力網絡龐大而且結構復雜，使用傳統數據庫進行查詢操作速度極慢而且性能不佳。使用知識圖譜技術可以顯著提高知識檢索的有效性，使檢索結果更加全面、準確，它能夠系統地理解用戶的查詢意圖，直接返回準確的答案，而不是大量的搜索結果。本專利在電網知識圖譜的基礎之上開發了電網知識智能檢索系統。例如，在電網系統中，若想知道一個設備的故障是否會影響到某一個關鍵設備，如果利用傳統關系數據庫，在多個表中進行查詢操作，則需要事先知道兩個設備之間的關系路徑，查詢語句的編輯難度較大，而且由于數據結構的差異，查詢速度極慢。

發明內容

為了解決現有技術中存在的缺點和不足，本發明提出了智能電網大數據知識圖譜的構建方法，有助于根據業務需求快速的構建不同知識模型，發現電力大數據的信息中的隱藏價值，實現對跨地域、跨時間、跨空間信息資源的全景數據進行高效的分析。

本申請實施例提出了智能電網大數據知識圖譜的構建方法，所述構建方法包括：

從電網設備處以Neo4j獲取電網設備信息以及電網設備之間的連接關系；

基于歷史拓撲數據庫，對獲取到的電網設備信息進行數據清洗；

根據電網設備之間的連接關系對清洗后的數據進行建模；

對建立的模型進行拓撲搜索分析，獲取目標設備之間的拓撲關系知識圖譜。

可選的，所述對建立的模型進行拓撲搜索分析，包括：

基于搜索算法對建立的模型進行拓撲搜索分析。

可選的，所述搜索算法包括：

圖遍歷算法、生成樹算法以及路徑搜索算法。

可選的，所述對建立的模型進行拓撲搜索分析，獲取目標設備之間的拓撲關系知識圖譜包括：

確定目標設備所在的初始存儲節點Vs；

在建立的模型中遍歷與初始存儲節點Vs相鄰的節點Vt；

在建立的模型中遍歷與節點Vt相鄰的節點Vn；

在上述遍歷過程中如果遍歷到目標存儲節點V，則根據遍歷過程輸出初始存儲節點Vs與目標存儲節點V之間的路徑。

本發明提供的技術方案帶來的有益效果是：

有助于根據業務需求快速的構建不同知識模型，發現電力大數據的信息中的隱藏價值，實現對跨地域、跨時間、跨空間信息資源的全景數據進行高效的分析。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請提出的智能電網大數據知識圖譜的構建方法的流程示意圖；

圖2是本申請提出的廣度優先搜索算法的算法流程圖；