面向变压器智能运检的知识图谱构建和智能问答技术研究
Knowledge Graph Construction and Intelligent Question Answering for Transformer Operation and Maintenance作者机构:善智互联(北京)网络科技有限公司北京市海淀区100089 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院浙江省杭州市310014 国网浙江省电力有限公司浙江省杭州市310007 北京大数据研究院北京市海淀区100089
出 版 物:《全球能源互联网》 (Journal of Global Energy Interconnection)
年 卷 期:2020年第3卷第6期
页 面:607-617页
学科分类:080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家电网公司科技项目(5500-202019090A-0-0-00)
摘 要:针对电力公司在开展变压器设备运检过程中存在的非结构化文本数据难以利用、全口径数据难以深度融合、设备知识应用深度较浅等难题,基于语义网、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术,对开展设备智能管理的关键技术进行了研究,提出了支撑变压器智能管理的智能技术框架,包括非结构化文本智能识别与提取、以设备为中心的设备知识表示与存储、设备知识服务应用三部分;形成了设备语义提取模型、设备语义相似度计算模型、基于深度神经网络的智能问答模型等三个智能模型;总结了该技术在变压器设备状态评价报告自动化审核、设备信息灵活查询、基于设备故障知识的辅助诊断三个场景的应用成果;提出了基于知识的设备智能技术下一步研究的方向。