[發明專利]一種電力調度知識圖譜構建方法、設備及系統

在審

• 申請號: 202011469013.5
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112507131A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 竇壯;鄭涵;田啟東;林長盛;黃光磊
• 申請（專利權）人: 深圳供電局有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F40/295;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 深圳匯智容達專利商標事務所(普通合伙) 44238
• 代理人: 熊賢卿

本發明公開了一種電力調度知識圖譜構建方法、設備及系統，所述方法包括步驟：信息獲取步驟，獲取電力電量的預設指標信息，指標信息包括調峰可用容量、全網備用系數、電力充裕度、電量充裕度、錯避峰負荷量和供電均衡度；知識抽取步驟，對預設指標信息進行知識抽取，知識抽取包括實體抽取、關系抽取和屬性抽取；知識加工步驟，對抽取后的知識按照預設規范進行加工；構建知識圖譜步驟，將加工后的知識存入圖數據庫中構建知識圖譜。本發明對電力電量指標信息采用統一手段進行存儲，實現了電力調度知識圖譜的快速構建，提高了電力調度的效率。

技術領域

本發明涉及電力調度技術領域，尤其涉及一種電力調度知識圖譜構建方法、設備及系統。

背景技術

隨著電力調度控制系統的服務規模快速擴大，目前多級電網調控業務積累了大量的數據，數據來源多種多樣，數據關系錯綜復雜，導致人工梳理數據之間的關系非常困難。

知識圖譜是一種用圖模型來描述知識和建模世界萬物之間關聯關系的技術方法，旨在從數據中識別、發現和推斷事物之間的復雜關系，是事物關系的可計算模型。隨著5G、物聯網、大數據、云計算等技術的飛速發展，在電力調度領域需要處理的關聯關系數據越來越多，呈指數級的增長，而傳統的關系型數據庫在處理大規模關聯關系的場景中越來越不堪重負，亟需一種支持海量復雜關系查詢數據庫和分析的產品。為了更加高效地管理電網數據，清洗數據分類結構，滿足多專業多用戶更高效、更靈活、更精準的信息獲取需求，可將知識圖譜技術應用于電力調度中，通過知識圖譜技術解決數據的孤立性，提高電力調度的效率。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供了一種電力調度知識圖譜構建方法、系統及設備，對電力電量指標信息采用統一手段進行存儲，實現了電力調度知識圖譜的快速構建，提高了電力調度的效率。

為解決上述的技術問題，本發明的一方面，提供一種電力調度知識圖譜構建方法，其包括如下步驟：

步驟S10，進行信息獲取，獲取電力電量的預設指標信息，所述指標信息包括調峰可用容量、全網備用系數、電力充裕度、電量充裕度、錯避峰負荷量和供電均衡度；

步驟S11，進行知識抽取，對所述預設指標信息進行知識抽取；所述知識抽取包括信息預處理、實體抽取、關系抽取和結果存儲的步驟；

其中，所述信息預處理步驟具體地包括對獲取的信息中的重復值、異常值、缺失值和噪聲數據進行數據處理并生成已處理數據；

所述實體抽取和關系抽取步驟具體地采用Transformer-BiGRU-CRF組合模型對已處理數據進行抽取；通過所述實體抽取步驟獲得實體及實體對應的屬性，通過所述關系抽取步驟獲得實體與實體間的關系；

所述結果存儲步驟具體地包括將所述實體、屬性和關系存儲到Redis數據庫；

步驟S12，進行知識加工，對抽取后的知識按照預設規范進行加工；

步驟S13，構建知識圖譜，將加工后的知識存入圖數據庫中構建知識圖譜。

優選地，進一步包括步驟S14，進行知識更新，定期更新所述知識圖譜；所述步驟S14具體包括：

步驟S140，獲取電力電量的預設指標信息的最新實體、屬性及關系作為參照信息，獲取所述知識圖譜中的現有實體、屬性及關系作為現有信息；

步驟S141，將參照信息與現有信息進行比對，若比對結果顯示完全相同，則不進行更新知識圖譜；若比對結果顯示部分相同，則將參照信息存入知識圖譜；若比對結果顯示完全不同，則將參照信息和現有信息均發送至服務器，人工判斷是否更新知識圖譜。

優選地，所述信息預處理步驟中采用DIT算法、DDID算法和臨窗比對法中的其中一種或多種。

優選地，所述實體抽取步驟包括采用結構化數據實體抽取和采用半結構化數據實體抽取。