《電網調度知識圖譜構建及故障處理框架 (1)》

ICS35.240.50

CCSL77

團體標準

T/CESXXX-2023

電網調度知識圖譜構建及故障處理框架

（征求意見稿）

PowerGridDispatchKnowledgeGraphConstructionandFault

HandlingFramework

20XX-XX-XX發(fā)布20XX-XX-XX實施

中國電工技術學會發(fā)布

T/CESXXX—XXXX

電網調度知識圖譜構建及故障處理框架

1范圍

本文件規(guī)定了電網調度知識圖譜構建及故障處理的系統框架、技術要求、集成應用要求。

本文件適用于國內電力企業(yè)為滿足電網調度故障處理需求開展的調度知識圖譜構建及應用工作。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內容通過文中的規(guī)范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文

件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適

用于本文件。

GB/T42131-2022人工智能知識圖譜技術框架

GB/T33607-2017智能電網調度控制系統總體框架

DL/T516-2017電力調度自動化運行管理規(guī)程

DL/T1033.9-2006電力行業(yè)詞匯第9部分：電網調度

3術語和定義

本文件沒有需要界定的術語和定義。

4電網調度知識圖譜構建技術框架

4.1技術框架

基于《GB/T42131-2022人工智能知識圖譜技術框架》《GB/T33607-2017智能電網調度控制

系統總體框架》具體要求，提出電網調度知識圖譜構建技術框架主要包括：數據采集和預處理、知識

圖譜建模和存儲、知識推理和應用、可視化和交互、知識維護和更新5個活動環(huán)節(jié)，如圖1所示。

圖1電網調度知識圖譜構建技術框架

4.2數據采集和預處理

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數據采集和預處理流程和性能指標，具體如下：

a)設計數據采集和清洗的流程，包括數據抽取、數據清洗、數據變換、數據加載環(huán)節(jié)。

b)實施數據采集和清洗流程，并對數據質量進行監(jiān)控和改進。

c)數據準確性要求達到99%，數據完整性要求達到98%，數據一致性和時效性要求達到97%。

b)實施數據采集和清洗流程，并對數據質量進行監(jiān)控和改進。

c)數據準確性要求達到99%，數據完整性要求達到98%，數據一致性和時效性要求達到97%。

4.3知識圖譜建模和存儲

知識圖譜建模、存儲方式和性能指標，具體如下：

a)在知識圖譜建模階段，需明確知識圖譜的目標和范圍，確定實體和關系類型，并對其進行分類

和標注，確保定義清晰、無歧義。

b)需選擇合適的建模工具和技術，支持建模過程中的多人協作和版本控制。

c)知識圖譜的實體和關系類型要求定義清晰，經領域專家或專業(yè)人員驗證，準確率達到90%。

d)知識圖譜的實體和關系的屬性要求定義全面，經領域專家或專業(yè)人員驗證，準確率達到90%。

e)知識圖譜支持以三元組數據格式進行存儲，以圖數據庫作為主要存儲方式。

4.4知識推理和應用

知識推理和應用相關流程和性能指標，具體如下：

a)應用場景和用戶需求要求明確，且覆蓋電力系統調度、故障診斷、安全分析等場景。

b)設計知識推理和應用的流程，包括知識獲取、知識表示、知識推理、應用輸出等環(huán)節(jié)。

c)實施知識推理和應用流程，并對知識推理的準確性和效率進行監(jiān)控和改進。

d)知識推理算法和模型要求準確率達到98%，性能要求達到100次/s。

4.5可視化和交互

可視化和交互的設計和要求，具體如下：

a)用戶需求和應用場景要求明確，且覆蓋電力系統調度、故障診斷、安全分析等場景。

b)界面和交互功能要求設計合理，采用標準化的數據格式和協議，確保可視化和交互功能能夠在

不同系統和平臺之間進行互操作；采用標準化的搜索、過濾、聚類、路徑分析等功能，能夠擴展至多

個數據源和不同的數據格式，以便于用戶在不同的場景下能夠進行自定義的數據分析和探索。

c)采用用戶友好的交互設計，如可配置、拖放操作等，允許用戶根據需求對界面進行自定義設

置，以便于符合用戶的需求和使用習慣。

4.6知識維護和更新

知識維護更新包括知識檢測和修正流程、知識維護和更新流程的實施、知識融合、專家接入確

認、監(jiān)控與改進，具體如下：

a)知識檢測和修正流程：設計自動化工具或腳本，用于檢測知識庫中的錯誤和不足。通過算法或

規(guī)則，自動修正或補充知識庫中的錯誤和不足。明確各個步驟的責任人，并確定專家接入的方式，以

便在自動處理后由專家進行確認和驗證。

b)知識維護和更新流程的實施：制定詳細的知識維護和更新流程，并包括自動化工具和腳本的使

用。開發(fā)自動化系統，負責執(zhí)行知識維護和更新流程中的各個步驟。設定監(jiān)控機制，跟蹤知識更新的

及時性和有效性。收集系統生成的報告和日志，用于后續(xù)分析和改進。知識更新頻率要求每周至少一

次，且更新內容的有效性要求達到95%以上。

c)知識融合：整合多個信息源或知識庫中的知識，生成全面、準確和有用的知識。使用數據抽

取、文本分析和語義理解等技術，識別和提取相關的知識片段。對比不同知識源中的知識，并消除沖

突和矛盾。

d)專家接入確認：引入專家的知識和意見。專家審查自動化處理后的知識更新結果，提供進一步

的指導和確認。專家的參與增加對知識的準確性和可信度的保證。

e)監(jiān)控和改進：定期監(jiān)控知識更新的及時性和有效性。根據系統生成的報告和專家的確認結果，

對自動化流程進行改進和優(yōu)化，提高更新內容的有效性。

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5基于知識圖譜的調度故障處理集成應用框架

5.1應用框架

基于《GB/T42131-2022人工智能知識圖譜技術框架》《GB/T33607-2017智能電網調度控制

系統總體框架》提到的知識圖譜應用要求，結合《DL/T516-2017電力調度自動化運行管理規(guī)程》

《DL/T1033.9-2006電力行業(yè)詞匯第9部分：電網調度》所述的電網調度故障處理領域業(yè)務特征，

提出了基于知識圖譜的電網故障處理應用框架主要包括故障規(guī)范表示、故障知識提煉、故障分析研

判、故障處置存檔4個方面的應用過程，如圖2所示。

圖2基于知識圖譜的電網故障處理應用框架

5.2故障規(guī)范表示

電網故障處理知識圖譜規(guī)范表示包括電網設備實體圖譜、故障處理概念圖譜的構建，具體要求如

下：

a)需要將調度系統已有的關系型數據庫轉化為圖數據庫，構建電網設備實體圖譜，并在運行過程

中采用實時數據對實體、關系和屬性值進行持續(xù)更新。

b)需要在設備實體圖譜之上進行自動提煉，并通過人工校驗的方式構建故障處理的概念圖譜，形

成領域本體，用于實現電網事故的抽象概念表達。

5.3故障知識提煉

電網故障處理知識提煉包括非結構化文本知識提取、業(yè)務邏輯圖譜構建、業(yè)務邏輯與規(guī)則提煉及

自動化領域知識生成，其中包含《DL/T516-2017電力調度自動化運行管理規(guī)程》《DL/T1033.9-

2006電力行業(yè)詞匯第9部分：電網調度》等標準文件所述故障知識內容，具體要求如下：

a)需要對以非結構化文本形式存儲的調度規(guī)程、處置預案、操作細則、故障報告等內容，通過自

然語言處理技術進行知識提取，并優(yōu)先關注電網調度故障處理業(yè)務中的關鍵知識點，如故障頻繁發(fā)生

的設備、易引發(fā)大面積影響的故障、涉及安全風險的操作等。

b)針對原則和經驗等語義信息構建結構化知識網絡，需要結合概念圖譜中涉及的各類本體，形成

業(yè)務邏輯圖譜。

c)需要提煉其中的邏輯與規(guī)則，構建邏輯運算庫與規(guī)則庫，用于對故障進行推理分析。

d)需支持通過機器學習技術自動生成薄弱環(huán)節(jié)、關鍵斷面、穩(wěn)定裕度等結構化領域知識，進一步

構建或更新實體或業(yè)務邏輯圖譜。

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5.4故障分析研判

電網故障處理分析研判過程要求如下：

a)當故障發(fā)生時，知識推理引擎要能尋找、分析業(yè)務邏輯圖譜中相匹配的知識路徑，然后向下級

查詢與故障密切相關的概念與設備實體。

b)得到相關知識后，需要通過故障信息解析模塊、故障分析判斷模塊與故障處置模塊，進行故障

解析、分析與判斷，給出故障類型和處置方式建議。

c)需要根據電網調度故障處理需求，設計和采用適當的故障影響分析模型，以評估故障和缺陷對

電網設備和運行的潛在影響程度。該模型需要考慮故障類型、設備重要性、區(qū)域范圍、影響范圍等因

素，以確定故障或缺陷對電網運行的影響程度，從而幫助調度人員優(yōu)先處理關鍵問題。

5.5