T/CES 221-2023 电网运行态势知识图谱智能构建技术规范

文档主要内容总结

以下是对《电网运行态势知识图谱智能构建技术规范》（T/CES 221-2023）的详细总结。该标准由中国电工技术学会提出，规定了电网运行态势知识图谱智能构建与管理的技术要求，旨在支撑电网智能调控系统的研制、开发和测试。总结内容基于文档的结构，覆盖范围、术语定义、构建流程、管理方式等核心部分。为增强理解，我会在相关描述中嵌入文档中原有的图片标签（如图表流程和概念模型），确保紧邻原始上下文。

1. ​​标准概述与范围​​

• ​​标题与目的​​：本文件标题为“电网运行态势知识图谱智能构建技术规范”，英文名为“Technical specification for intelligent construction of power grid operation situation knowledge graph”。它规定了电网运行态势知识图谱的定义、构建方式和管理方式，适用于电网智能调控系统的研发和测试。
• ​​范围​​：标准覆盖了电网运行态势知识图谱的智能构建全过程，包括系统级和设备级图谱的生成、存储、展示和管理。它引用了GB/T 421312022《人工智能知识图谱技术框架》作为规范性文件。
• ​​发布信息​​：本文件于2023年12月首次发布，由中国电工技术学会标准工作委员会能源智慧化工作组归口，起草单位包括中国科学院软件研究所、中国电力科学研究院有限公司等多家机构。

2. ​​关键术语和定义​​

文档定义了多个核心术语，确保技术描述的规范性：

• ​​知识图谱（Knowledge Graph）​​：一种语义网络结构，采用图模型描述实体及其关联关系。
• ​​电网运行态势知识（Knowledge of power grid operation situation）​​：指电网运行状态、稳定态势评估指标、控制策略和事件信息。
• ​​电网运行态势知识图谱（Knowledge graph of power grid operation situation）​​：使用图模型描述电网运行态势知识与物理设备间的关联关系，支持分层管理（分为系统级和设备级）。它帮助用户直观了解电网态势。
• ​​知识抽取（Knowledge extraction）​​：从多源异构数据中提取结构化知识元素（如实体、关系），转化为图谱节点和边。
• ​​知识融合（Knowledge fusion）​​：整合不同来源的知识，提高图谱的一致性和完整性。
• ​​知识加工（Knowledge processing）​​：对图谱数据进行处理、分析和推理，提升知识质量。
• ​​其他术语​​：如电子看板（实现可视化管理的显示设备）、工位终端（用于现场作业的智能终端）、PMU（同步相量测量单元）、SCADA（数据采集与监视控制系统）。

3. ​​电网运行态势知识图谱构建​​

构建过程分为系统级和设备级，各自采用不同模式。构建流程包括知识生成、知识抽取、知识融合和知识加工。

  - **构建流程**：采用先构建本体模型的自顶向下方式（本体模型详见附录A.1）。流程包括：
    - **知识生成**：基于电网量测数据，利用电网机理和机器学习算法（如强化学习、图卷积神经网络、随机森林）生成静态和暂态评估指标（如电压安全指标、功角安全指标）；生成辅助决策策略（如切机、切负荷）；并基于数据挖掘算法（如线性回归、贝叶斯网络）分析电网时空特性（如轨迹聚类、趋势预测）。
    - **知识抽取**：从告警数据、态势评估结果等中抽取实体（如电网事件、系统级指标、关键设备）、关系（如事件因果、设备拓扑连接）和属性（如设备量测、控制量）。使用基于词典、模板或机器学习的技术。
    - **知识融合**：进行数据清洗校正（通过历史数据拟合和聚类分析）和统一设备编码，确保数据质量。
    - **知识加工**：拓展衍生新知识（基于领域知识），并进行质量评估（结合专家经验，舍弃不符合电网机理的知识）。
  - **输入**：包括电网量测数据（如发电机、母线、支路的PMU/SCADA数据）、电网告警数据（事件类型、位置、时间）、电网拓扑结构（支路连接关系）。
  - **输出**：包括电网状态（稳定或失稳）、系统级指标（如网损率、总发电裕度）、电网控制策略（调控类型、对象、量）、关键设备（重点关注的不稳定设备）。
  - **流程可视化**：系统级构建流程如图1所示。  
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  - **构建流程**：采用后构建本体模型的自底向上方式。流程包括：
    - **知识生成**：基于量测数据，利用机器学习算法生成设备运行态势指标（如电压稳定指标）；生成设备控制策略（如投运、停运）。
    - **知识抽取**：使用人工智能方法（如卷积神经网络）从文本中抽取实体（如发电机、母线等物理实体和虚拟参数）；抽取关系（如设备拓扑连接）；抽取属性（如设备电压等级、线路电阻）。
    - **知识融合**：进行共指消解（通过词向量和相似度计算，如余弦相似度）和实体消歧（基于聚类分析）。
    - **知识加工**：本体抽取（形成设备级本体模型，详见附录A.2）、拓展衍生和质量评估（类似系统级）。
  - **输入**：包括电网量测数据、拓扑结构、设备全过程管理数据（如采购、维修记录）、设备检修记录（故障原因、处置措施）。
  - **输出**：包括设备级指标（如电压稳定指标）、设备全过程管理知识（如采购时间、报废原因）、设备生产运维知识（如故障部件、处置措施）。
  - **流程可视化**：设备级构建流程如图2所示。  
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4. ​​电网运行态势知识图谱管理​​

管理包括存储和展示，确保图谱的有效应用和维护。

  - **存储流程**：采用图数据库存储，流程包括：
    - 创建数据结构（节点表示实体、边表示关系、属性附加到节点/边）。
    - 映射知识元素（如事件实体、设备实体到节点；拓扑关系、控制关系到边）。
    - 查询和浏览（使用图数据库查询语言，以有向图形式展示）。
    - 维护更新（更新、添加、修改或删除节点、边和属性）。
  - **流程可视化**：存储流程如图3所示。  
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  - **展示内容**：
    - **系统级知识图谱**：包括电网主网架构、电网事件信息、系统级指标（如态势指标）、控制策略、关键设备。
    - **设备级知识图谱**：包括场站内设备拓扑、电网量测信息、模型参数、设备级指标、设备运维信息。
  - **展示形式**：通过电子看板、工位终端或移动终端展示。
    - **系统级展示**：以电网地理接线图形式展示主网架构（关键设备用红色标注）；用仪表盘展示指标；弹窗展示事件和控制策略；异常指标用颜色、图形或声音预警。
    - **设备级展示**：通过地理接线图进入界面；圆圈表示实体（红色异常、绿色正常）；点击弹出属性信息（如量测数据）。

5. ​​附录：概念与范例​​

附录A提供知识图谱的概念模型和实际范例，支持理解：

• ​​A.1 系统级知识图谱概念与范例​​：概念模型描述电网系统级态势知识（如设备拓扑、状态指标、事件策略）。
  概念模型如图A.1所示：

   

  范例展示实际应用，如图A.2所示：

   

• ​​A.2 设备级知识图谱概念与范例​​：概念模型聚焦设备运维知识（如设备拓扑、量测参数、指标）。
  概念模型如图A.3所示：

   

  范例如图A.4所示：

   

6. ​​总体应用与重要性​​

该标准通过分层构建（系统级和设备级）实现电网运行态势知识的分层管理，帮助用户直观掌握电网状态。它强调了智能技术的应用（如机器学习和图数据库），并注重数据质量和可视化展示。标准适用于电力行业，旨在提升电网调控的智能化水平和响应能力。文档结尾包含版权信息，强调发布单位为中国电工技术学会（北京西城区莲花池东路102号天莲大厦）。

此总结覆盖了文档的核心内容，包括流程、输入输出、管理和范例。嵌入的图片均来自文档原图，紧邻描述位置，以增强理解。