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基于迁移学习的电网故障处置知识图谱构建及实时辅助决策研究 被引量：6
1
作者 张锐 刘剑青 +3 位作者 张伯远 李金星 高天露 张俊 《电力信息与通信技术》 2022年第6期24-34,共11页
调度工作是电网领域的核心业务之一,随着近年来电网信息系统建设,呈现出数据多元结构复杂的特点,为满足高效响应的调度需求,文章提出了一种基于迁移学习的电网领域实体识别技术,研究了基于知识图谱的电网故障处置应用。首先,提出了一种... 调度工作是电网领域的核心业务之一,随着近年来电网信息系统建设,呈现出数据多元结构复杂的特点,为满足高效响应的调度需求,文章提出了一种基于迁移学习的电网领域实体识别技术,研究了基于知识图谱的电网故障处置应用。首先,提出了一种基于迁移学习的电网故障处置文本数据的实体识别技术,该技术可以在少量标注的情况下实现较高准确度的实体识别工作,有效地解决了电网领域小样本数据实体识别准确度较低的问题。其次,构建了电网故障处置知识图谱,该图谱将电网调度领域多源异构数据转化为知识,可实现对多故障类型的决策支撑。最后,基于所建立的电网故障处置知识图谱,实现了故障处置实时辅助决策功能,并嵌套进省地协同故障处置引擎应用中。实际应用表明,通过图数据库进行关系推理得到的知识经验,可为调度人员提供有效的故障处置参考方案。 展开更多
关键词 知识图谱 多源异构 智能调度 迁移学习 故障处置 实时辅助决策
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基于电网多元信息知识图谱的故障处置研究及应用 被引量：5
2
作者 李金星 李湘 +2 位作者 高天露 张俊 张伯远 《电力信息与通信技术》 2021年第11期30-38,共9页
由于电网拓扑关系复杂,当电网发生故障时,电网调度员难以实时诊断故障点,进而及时处置故障。基于此,文章提出一种基于电网多元信息知识图谱的故障诊断研究及应用的方法,运用BiLSTM-CRF模型对所涉及的领域知识进行命名实体识别,抽取调规... 由于电网拓扑关系复杂,当电网发生故障时,电网调度员难以实时诊断故障点,进而及时处置故障。基于此,文章提出一种基于电网多元信息知识图谱的故障诊断研究及应用的方法,运用BiLSTM-CRF模型对所涉及的领域知识进行命名实体识别,抽取调规实体,并利用知识图谱技术,将厂站设备的属性及拓扑关系、电网历史故障预案信息、省地调度规程进行知识抽取、表示及推理,实现电网领域知识图谱的构建与应用。 展开更多
关键词 电网故障处置 电网调度 知识图谱 深度学习
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