电力设备故障溯源方法、系统、计算机设备及存储介质与流程

本发明属于电力自动化领域，涉及一种电力设备故障溯源方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、电力系统运行故障后，通常需要进行电力设备故障溯源，通过电力设备故障溯源可以帮助工作人员快速解决问题、预防未来问题、优化设备管理、提高维护效率和保障生产安全，因此电力设备故障溯源具有重要的实际意义和应用价值。

2、然而在实际工作中，电力设备故障溯源严重依赖于工作人员经验知识，运维人员对知识储备的差异性可能导致溯源结果的差异性大，这使得电力设备故障溯源的准确率较低。近年来，电力设备故障溯源的自动化技术大多从电力专业角度出发，根据电力设备的温度、电压及电流等状态信息进行实时监测。虽然采用该方法可提升故障监测和故障溯源的准确性，但对电力设备的智能化要求极高，需在变电站安装独立的传感器，这使得电力设备故障溯源成本昂贵，难以扩大推广。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种电力设备故障溯源方法、系统、计算机设备及存储介质。

2、为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

3、本发明第一方面，提供一种电力设备故障溯源方法，包括：获取电力设备故障描述并进行实体识别，得到电力设备实体和故障实体；根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取若干子图；将若干子图中的所有节点进行社区划分得到若干社区，并遍历各社区，计算社区内任意两节点的实体相关度，并将各节点与其实体相关度前n大的节点之间的边作为增强边；其中，n为预设常数；融合若干子图和增强边，得到增强知识图谱；根据增强知识图谱，调用预训练的电力设备故障溯源模型，得到故障原因。

4、可选的，所述根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取若干子图包括：根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取所包含的实体与电力设备实体相关度大于预设值的子图以及与故障实体相关度大于预设值的子图。

5、可选的，所述电力设备故障知识图谱库包括下述中的一个或几个：电力设备静态知识图谱、电力设备动态知识图谱及电力设备故障声纹多模态图谱。

6、可选的，所述将若干子图中的所有节点进行社区划分，得到若干社区包括：将各子图中存在连通路径的节点间权重设置为1，不存在连通路径的节点间权重设置为0，得到预处理图结构数据；以及基于预处理图结构数据，采用莱顿算法对所有子图中的所有节点进行社区划分，得到若干社区。

7、可选的，所述计算社区内任意两节点的实体相关度包括：计算社区内任意两节点代表的实体之间的余弦相似度，作为社区内任意两节点的实体相关度。

8、可选的，所述电力设备故障溯源模型包括依次连接的多尺度图卷积网络和分类器；多尺度图卷积网络用于提取增强知识图谱的特征表示；分类器用于根据增强知识图谱的特征表示，输出对应的故障原因。

9、可选的，所述多尺度图卷积网络采用基于空间的信息传递机制作为图卷积方法。

10、本发明第二方面，提供一种电力设备故障溯源系统，包括：

11、实体识别模块，用于获取电力设备故障描述并进行实体识别，得到电力设备实体和故障实体；

12、子图选取模块，用于根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取若干子图；

13、边增强模块，用于将若干子图中的所有节点进行社区划分得到若干社区，并遍历各社区，计算社区内任意两节点的实体相关度，并将各节点与其实体相关度前n大的节点之间的边作为增强边；其中，n为预设常数；

14、融合模块，用于融合若干子图和增强边，得到增强知识图谱；

15、故障溯源模块，用于根据增强知识图谱，调用预训练的电力设备故障溯源模型，得到故障原因。

16、本发明第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述电力设备故障溯源方法的步骤。

17、本发明第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述电力设备故障溯源方法的步骤。

18、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

19、本发明电力设备故障溯源方法，基于对电力设备故障描述的实体识别得到电力设备实体和故障实体，并以此为基础从电力设备故障知识图谱库中选取若干相关的子图，然后将若干子图中的所有节点进行社区划分得到若干社区，遍历各社区，计算社区内任意两节点的实体相关度，并将各节点与其实体相关度前n大的节点之间的边作为增强边，接着融合若干子图和增强边得到增强知识图谱，最终在增强知识图谱的基础上，通过调用预训练的电力设备故障溯源模型，得到电力设备故障的故障原因。通过社区划分和节点间实体相关度的计算，扩展图数据中的连通路径，实现对知识图谱的有效增强，有效克服单一图谱数据不完备及语义关联性缺失等问题，提升数据的完备性，然后基于增强知识图谱进行故障原因溯源，实现对电力设备故障原因的准确溯源。

技术特征：

1.一种电力设备故障溯源方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取若干子图包括：

3.根据权利要求1所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述电力设备故障知识图谱库包括下述中的一个或几个：电力设备静态知识图谱、电力设备动态知识图谱及电力设备故障声纹多模态图谱。

4.根据权利要求1所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述将若干子图中的所有节点进行社区划分，得到若干社区包括：

5.根据权利要求1所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述计算社区内任意两节点的实体相关度包括：

6.根据权利要求1所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述电力设备故障溯源模型包括依次连接的多尺度图卷积网络和分类器；

7.根据权利要求6所述的电力设备故障溯源方法，其特征在于，所述多尺度图卷积网络采用基于空间的信息传递机制作为图卷积方法。

8.一种电力设备故障溯源系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述电力设备故障溯源方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电力设备故障溯源方法的步骤。

技术总结本发明属于电力自动化领域，公开了一种电力设备故障溯源方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取电力设备故障描述并进行实体识别，得到电力设备实体和故障实体；根据电力设备实体和故障实体，从电力设备故障知识图谱库中选取若干子图；将若干子图中的所有节点进行社区划分得到若干社区，并遍历各社区，计算社区内任意两节点的实体相关度，并将各节点与其实体相关度前N大的节点之间的边作为增强边；其中，N为预设常数；融合若干子图和增强边，得到增强知识图谱；根据增强知识图谱，调用预训练的电力设备故障溯源模型，得到故障原因。通过对知识图谱的有效增强，有效克服单一图谱数据不完备及语义关联性缺失等问题，提升数据的完备性，然后基于增强知识图谱进行故障原因溯源，实现对电力设备故障原因的准确溯源。技术研发人员：徐会芳,梁攀飞,武欣欣,何可嘉,徐建南,廖飞龙受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29