面向電力通信設(shè)備智能運(yùn)維的知識(shí)圖譜應(yīng)用

摘要：針對(duì)電力通信設(shè)備運(yùn)維中智能化應(yīng)用弱、效率低的問(wèn)題，文章基于知識(shí)圖譜構(gòu)建了電力通信設(shè)備智能運(yùn)維系統(tǒng)。首先，建立了圖數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)電力設(shè)備運(yùn)維知識(shí)；其次，提出了基于知識(shí)圖譜的電力通信設(shè)備智能運(yùn)維分層架構(gòu)，分析了知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程；最后，形成了以電力通信智能運(yùn)維和智能問(wèn)答為核心的知識(shí)圖譜應(yīng)用場(chǎng)景。

關(guān)鍵詞：電力通信設(shè)備；智能運(yùn)維；知識(shí)圖譜

中圖分類號(hào)：TM73；TP391.1""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0"引言

隨著國(guó)家能源結(jié)構(gòu)改革以及“數(shù)字中國(guó)”戰(zhàn)略逐步推進(jìn)，要求以數(shù)字化智能化技術(shù)支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)，加快電力系統(tǒng)數(shù)字化發(fā)展^［1］。電力通信設(shè)備用于傳輸監(jiān)測(cè)、控制和保護(hù)電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和信息；電力通信系統(tǒng)是確保電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要基礎(chǔ)。要保證電力通信網(wǎng)高效、穩(wěn)定地運(yùn)行，關(guān)鍵在于電力通信設(shè)備的可靠性。這些設(shè)備用于傳輸監(jiān)測(cè)、控制和保護(hù)電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和信息，僅僅依靠人力對(duì)它們進(jìn)行運(yùn)行、檢修和維護(hù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。隨著對(duì)處理電力通信設(shè)備故障的標(biāo)準(zhǔn)和要求的不斷提高，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，快速、準(zhǔn)確地找出故障根源并做出相應(yīng)處理決策至關(guān)重要^［2］。因此，借助智能化手段能減少人工巡檢和操作的需求，包括對(duì)電力通信設(shè)備故障嚴(yán)重性等級(jí)進(jìn)行分析等并及時(shí)給出相應(yīng)的決策，從而有效降低人力成本，解決故障問(wèn)題也會(huì)更加快捷。

知識(shí)圖譜能夠存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特點(diǎn)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索和推理^［3］，在各行各業(yè)中受到廣泛關(guān)注。在電力通信系統(tǒng)領(lǐng)域，構(gòu)建知識(shí)圖譜以存儲(chǔ)、管理、檢索和挖掘海量數(shù)據(jù)具有良好的發(fā)展前景。具體而言，通過(guò)知識(shí)圖譜，可以快速定位故障點(diǎn)，分析故障原因并提供基于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的處理建議；利用知識(shí)圖譜中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以預(yù)測(cè)設(shè)備可能的故障，提前進(jìn)行維護(hù)，避免故障發(fā)生；在發(fā)生故障時(shí)，知識(shí)圖譜可以提供智能化的決策支持，包括最優(yōu)的處理方案和資源調(diào)度建議；知識(shí)圖譜可以實(shí)現(xiàn)不同部門和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，提高整體運(yùn)維效率。

通過(guò)構(gòu)建電力通信設(shè)備智能運(yùn)維的知識(shí)圖譜，可以顯著提升電力通信系統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)效率，實(shí)現(xiàn)更加高效和智能的電力系統(tǒng)管理。數(shù)字化和智能化技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。電力通信設(shè)備作為電力系統(tǒng)的核心組件，其可靠性和智能化運(yùn)維對(duì)于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。借助知識(shí)圖譜技術(shù)，可以大幅提升電力通信設(shè)備的智能運(yùn)維能力，為電力系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。

1"知識(shí)圖譜概述

知識(shí)圖譜是一種用于表示和存儲(chǔ)知識(shí)的結(jié)構(gòu)化方式，它將信息整合成一個(gè)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，以圖的形式呈現(xiàn)，包含實(shí)體（節(jié)點(diǎn)）和實(shí)體之間的關(guān)系（邊）。以本體作為模式層的知識(shí)表達(dá)與存儲(chǔ)方法是構(gòu)建知識(shí)圖譜的常見(jiàn)方法。本體（Ontology）提供對(duì)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義解釋，模式（Schema）定義數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化表示方式。即本體系統(tǒng)地描述了特定領(lǐng)域或問(wèn)題所涉及的概念、實(shí)體、屬性和關(guān)系；模式層則利用本體中所包含的規(guī)則和約束條件，對(duì)數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范和約束，確保知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)能夠保持一致性、準(zhǔn)確性和完整性。模式層通常包括本體模型、實(shí)體類型、屬性定義、關(guān)系定義等內(nèi)容，用于指導(dǎo)知識(shí)圖譜的構(gòu)建、維護(hù)和應(yīng)用。

構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵是對(duì)三元組“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”進(jìn)行抽取，三元組抽取分為實(shí)體抽取、關(guān)系抽取以及屬性抽取，可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理、信息抽取技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，從公開(kāi)的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和第三方結(jié)構(gòu)化等數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)提取相關(guān)知識(shí)的三元組^［4］。實(shí)體抽取是指從文本或其他數(shù)據(jù)源中識(shí)別出關(guān)鍵實(shí)體；關(guān)系抽取則是識(shí)別出實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)；屬性抽取則是識(shí)別出實(shí)體的特征和屬性值。這些技術(shù)的應(yīng)用能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)化地提取出有用的知識(shí)，將其結(jié)構(gòu)化為三元組形式存儲(chǔ)在知識(shí)圖譜中。

在涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源或多個(gè)本體的情況下，需要進(jìn)行知識(shí)融合，將不同來(lái)源的知識(shí)整合到統(tǒng)一的知識(shí)圖譜中。知識(shí)融合包括實(shí)體對(duì)齊、關(guān)系對(duì)齊和屬性對(duì)齊，以確保不同數(shù)據(jù)源中的相同或相似實(shí)體、關(guān)系和屬性能夠正確匹配并整合。這一過(guò)程需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和沖突解決策略，以保證融合后的知識(shí)圖譜的準(zhǔn)確性和完整性。

知識(shí)圖譜通過(guò)整合結(jié)構(gòu)化和語(yǔ)義化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的高效存儲(chǔ)和管理，其構(gòu)建過(guò)程包括本體建模、數(shù)據(jù)抽取、知識(shí)融合和存儲(chǔ)。它利用先進(jìn)的技術(shù)手段，如自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)，確保知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用能夠滿足各種復(fù)雜的需求。知識(shí)圖譜的應(yīng)用在電力通信設(shè)備智能運(yùn)維系統(tǒng)中尤為突出，它不僅提供了豐富的知識(shí)基礎(chǔ)，還通過(guò)高效的查詢和分析功能，支持智能化的運(yùn)維決策和管理。

2"Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)

知識(shí)圖譜的三元組數(shù)據(jù)通常使用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以輕松實(shí)現(xiàn)復(fù)雜關(guān)系中信息的檢索，其圖結(jié)構(gòu)可以完成對(duì)知識(shí)圖譜內(nèi)的實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行映射，以支持高效的查詢和分析。Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)專門為存儲(chǔ)和查詢大規(guī)模圖數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，能夠提供高效的圖查詢和分析功能。這些存儲(chǔ)引擎不僅支持基本的CRUD（創(chuàng)建、讀取、更新、刪除）操作，還支持復(fù)雜的圖查詢和分析，如路徑查詢、子圖匹配、模式發(fā)現(xiàn)等。

Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)由節(jié)點(diǎn)、關(guān)系、屬性3個(gè)基元組成^［5］。

2.1"節(jié)點(diǎn)

在Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)中，節(jié)點(diǎn)是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的基本單元。它們代表實(shí)體或?qū)ο?，例如光路由、ADSS光纜、光纖中繼器和光纖交換機(jī)等。每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以具有多個(gè)屬性來(lái)描述其特征，節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)標(biāo)簽（Label）進(jìn)行分類和組織，標(biāo)簽用于描述節(jié)點(diǎn)所屬的類別或類型。

2.2"關(guān)系

關(guān)系表示節(jié)點(diǎn)之間的連接和相互關(guān)系。關(guān)系通常具有方向性、類型、起始節(jié)點(diǎn)和結(jié)束節(jié)點(diǎn)，并且可以帶有屬性，用于描述關(guān)系本身的特征。例如，管理服務(wù)器與被管理設(shè)備之間存在管理控制關(guān)系，其中管理服務(wù)器是關(guān)系的起始節(jié)點(diǎn)，被管理設(shè)備是結(jié)束節(jié)點(diǎn)。

2.3"節(jié)點(diǎn)屬性

屬性是與節(jié)點(diǎn)和關(guān)系相關(guān)聯(lián)的信息，可以豐富節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的信息，使其更加具體和詳細(xì)。這有助于支持更精確的查詢和分析操作，幫助用戶更好地理解和利用圖數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)屬性可以包括名稱或標(biāo)識(shí)符、安裝位置、制造商或供應(yīng)商、歷史記錄、操作狀態(tài)以及維護(hù)信息等。

3"知識(shí)圖譜在電力通信設(shè)備智能運(yùn)維中的應(yīng)用

根據(jù)數(shù)據(jù)整合標(biāo)準(zhǔn)化、實(shí)時(shí)性和智能化的原則，本文設(shè)計(jì)了靈活、安全、高效的知識(shí)圖譜應(yīng)用框架，以優(yōu)化電力通信設(shè)備智能運(yùn)維。

3.1"電力通信設(shè)備智能運(yùn)維系統(tǒng)整體框架

基于知識(shí)圖譜的電力通信設(shè)備智能運(yùn)維系統(tǒng)使用Django框架開(kāi)發(fā)，該框架支持ORM（對(duì)象關(guān)系映射），簡(jiǎn)化了與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互過(guò)程。應(yīng)用整體層次結(jié)構(gòu)從下至上依次是數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)庫(kù)層、數(shù)據(jù)處理層、業(yè)務(wù)層以及展示層，如圖1所示。將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后存儲(chǔ)至相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中后，用戶在前端進(jìn)行相關(guān)業(yè)務(wù)操作，系統(tǒng)調(diào)用相應(yīng)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取與處理。

數(shù)據(jù)來(lái)源是現(xiàn)行的相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、有關(guān)電力企業(yè)管理規(guī)定、典型經(jīng)驗(yàn)、重大反措、地方指導(dǎo)意見(jiàn)以及歷史故障處理記錄等多源數(shù)據(jù)文件，可實(shí)現(xiàn)對(duì)電力通信設(shè)備智能運(yùn)維的知識(shí)提取和應(yīng)用。這些數(shù)據(jù)來(lái)源不僅能確保系統(tǒng)操作符合法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，還提供了豐富的實(shí)際案例和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為智能運(yùn)維決策提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐支持。通過(guò)定期更新和優(yōu)化數(shù)據(jù)源，系統(tǒng)能夠持續(xù)改進(jìn)運(yùn)維策略，提高設(shè)備的可靠性和效率，確保電力通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行。

數(shù)據(jù)庫(kù)層將圖數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性將其存儲(chǔ)于相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。若某組數(shù)據(jù)是有結(jié)構(gòu)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)系復(fù)雜，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)會(huì)有大量冗余，則將在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中建立該組數(shù)據(jù)的實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系，若某組數(shù)據(jù)是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系則可存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如Python自帶的輕量級(jí)的SQLite關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)處理層在系統(tǒng)架構(gòu)中扮演關(guān)鍵角色，通過(guò)執(zhí)行精確的業(yè)務(wù)邏輯來(lái)支持應(yīng)用程序的高效運(yùn)行。其主要功能包括利用數(shù)據(jù)緩存來(lái)優(yōu)化應(yīng)用程序的性能和響應(yīng)速度，從而提升用戶體驗(yàn)。此外，數(shù)據(jù)處理層還承擔(dān)管理復(fù)雜事務(wù)操作的責(zé)任，確保各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程順利執(zhí)行。它與底層數(shù)據(jù)庫(kù)緊密交互，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的檢索（讀操作）和存儲(chǔ)（寫操作），以保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性。通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法和持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)，數(shù)據(jù)處理層能夠有效管理大量數(shù)據(jù)流，支持系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和高效能力，為業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)和支持。

業(yè)務(wù)層包括多個(gè)核心模塊：故障分析模塊、運(yùn)檢策略模塊、知識(shí)圖譜查詢模塊和智能問(wèn)答模塊。故障分析模塊通過(guò)分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和歷史記錄，識(shí)別潛在故障并提供相應(yīng)的運(yùn)檢策略，從而實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和故障修復(fù)，保障電力通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。運(yùn)檢策略模塊基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析，制定優(yōu)化的運(yùn)維策略，以最大程度地減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。知識(shí)圖譜查詢模塊允許用戶通過(guò)復(fù)雜查詢檢索設(shè)備和運(yùn)維知識(shí)的關(guān)聯(lián)信息，提供全面的決策支持和問(wèn)題解決方案。智能問(wèn)答模塊則利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)知識(shí)庫(kù)信息的智能匹配，為用戶提供準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的答案，提升用戶體驗(yàn)和服務(wù)效率。這些模塊的協(xié)同作用使得業(yè)務(wù)層成為電力通信設(shè)備智能運(yùn)維系統(tǒng)的核心引擎，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和運(yùn)營(yíng)效率的持續(xù)提升。

展示層采用VUE前端框架以及常用的前端技術(shù)進(jìn)行知識(shí)圖譜展示。利用JavaScript中的數(shù)據(jù)可視化圖表庫(kù)ECharts分析和展示關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，幫助用戶直觀地理解設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

該系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了電力通信設(shè)備的智能運(yùn)維。它不僅簡(jiǎn)化了與數(shù)據(jù)庫(kù)的交互過(guò)程，還通過(guò)多層次的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的高效處理和業(yè)務(wù)的順利執(zhí)行。展示層的直觀數(shù)據(jù)可視化進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，使得復(fù)雜的電力通信系統(tǒng)管理變得更加高效和智能。

圖1"系統(tǒng)整體層次結(jié)構(gòu)

3.2"電力通信運(yùn)維知識(shí)圖譜構(gòu)建

電力通信運(yùn)維知識(shí)圖譜的構(gòu)建包括本體構(gòu)建、知識(shí)抽取與知識(shí)融合以及知識(shí)存儲(chǔ)3個(gè)階段。

3.2.1"本體構(gòu)建

使用Protg本體構(gòu)建工具來(lái)建立電力通信設(shè)備故障實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)^［6］，進(jìn)行電力通信設(shè)備智能運(yùn)維方面本體的構(gòu)建，對(duì)電力通信設(shè)備智能運(yùn)維過(guò)程進(jìn)行分析，把涉及的實(shí)體、實(shí)體間的關(guān)系以及實(shí)體的屬性等進(jìn)行抽象。不同類型的設(shè)備均可按照設(shè)備類型、所包含的部件以及這些部件的具體部位等層層遞進(jìn)的關(guān)系，與對(duì)應(yīng)的缺陷描述相匹配。根據(jù)特定的分類標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)這些缺陷進(jìn)行分類，比如可以劃分為危急、嚴(yán)重和一般等不同的級(jí)別，這樣的分類有助于用戶更精確地了解設(shè)備的運(yùn)行狀況并及時(shí)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行維護(hù)和管理。

3.2.2"知識(shí)抽取與知識(shí)融合

首先對(duì)現(xiàn)行的相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)網(wǎng)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)網(wǎng)管理規(guī)定、典型經(jīng)驗(yàn)、重大反措、地方指導(dǎo)意見(jiàn)等文件以及電力通信設(shè)備歷史故障處理記錄等公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，結(jié)合文本標(biāo)注等技術(shù)，將每個(gè)詞標(biāo)記為實(shí)體或非實(shí)體，將關(guān)鍵信息轉(zhuǎn)換為BIO格式，采用BERT-BiLSTM-CRF組合深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)全局上下文信息抽取電力通信設(shè)備智能運(yùn)維方面的知識(shí)^［7］。同時(shí)利用實(shí)體對(duì)齊、實(shí)體匹配、關(guān)系映射等技術(shù)進(jìn)行知識(shí)融合，去除冗余實(shí)體，提升電力通信設(shè)備智能運(yùn)維知識(shí)庫(kù)的質(zhì)量。

3.2.3"知識(shí)存儲(chǔ)

通過(guò)創(chuàng)建GraphDatabase對(duì)象并指定數(shù)據(jù)庫(kù)的URL、用戶名和密碼來(lái)連接Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)。隨后，利用會(huì)話對(duì)象執(zhí)行Cypher語(yǔ)句，實(shí)現(xiàn)電力通信設(shè)備數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系創(chuàng)建并將其導(dǎo)入Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.3"電力通信運(yùn)維知識(shí)圖譜運(yùn)用

完成電力通信設(shè)備智能運(yùn)維知識(shí)圖譜的構(gòu)建后，利用知識(shí)推理等技術(shù)進(jìn)行知識(shí)運(yùn)用，以實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維和智能問(wèn)答2大模塊功能。

3.3.1"智能運(yùn)維

通過(guò)監(jiān)測(cè)電力通信設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)，對(duì)其故障的嚴(yán)重性進(jìn)行分析并及時(shí)向用戶提供相應(yīng)的決策反饋。知識(shí)圖譜能夠詳細(xì)描述事件與部件之間的層級(jí)關(guān)系和語(yǔ)義關(guān)系，從而廣泛推斷故障的影響范圍?；谥R(shí)圖譜的故障分析，有助于更準(zhǔn)確地確定系統(tǒng)故障的位置、原因和處理方案。

知識(shí)圖譜的故障分析能力大大提升了電力通信設(shè)備運(yùn)維的智能化水平。通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)到異常情況。當(dāng)異常情況被檢測(cè)到時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)故障分析模塊。利用知識(shí)圖譜，系統(tǒng)可以快速定位故障點(diǎn)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，推斷故障產(chǎn)生的可能原因。知識(shí)圖譜的語(yǔ)義關(guān)系和層級(jí)關(guān)系幫助系統(tǒng)理解故障事件與設(shè)備部件之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，從而提供更準(zhǔn)確的分析結(jié)果。

此外，知識(shí)圖譜還可以通過(guò)整合多種數(shù)據(jù)源和故障信息，生成詳細(xì)的故障報(bào)告。報(bào)告中包括故障位置、故障原因分析、影響范圍評(píng)估以及建議的處理方案。這樣的報(bào)告不僅幫助運(yùn)維人員快速了解故障情況，還提供了科學(xué)的處理依據(jù)，提高了故障處理的效率和準(zhǔn)確性。

為了使用戶能夠直觀便捷地使用知識(shí)庫(kù)，系統(tǒng)提供了前端查詢節(jié)點(diǎn)相關(guān)信息的功能，用戶可以通過(guò)圖形界面查詢特定設(shè)備或部件的運(yùn)行狀態(tài)、歷史故障記錄和相關(guān)知識(shí)。查詢結(jié)果以圖片形式反饋，直觀地展示設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)和故障的影響路徑。這種可視化的展示方式不僅提升了用戶體驗(yàn)，還幫助用戶更好地理解復(fù)雜的設(shè)備運(yùn)行狀況和故障關(guān)系。

智能運(yùn)維模塊的核心是通過(guò)知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障分析。知識(shí)圖譜的語(yǔ)義推理能力使得系統(tǒng)能夠深入理解設(shè)備運(yùn)行中的各類復(fù)雜關(guān)系，從而提供精準(zhǔn)的故障定位和決策支持。通過(guò)前端的圖形化查詢和反饋，用戶可以方便地獲取設(shè)備的相關(guān)信息，做出科學(xué)的運(yùn)維決策，確保電力通信系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運(yùn)行。

3.3.2"智能問(wèn)答

系統(tǒng)提供智能問(wèn)答模塊，可以根據(jù)用戶輸入的自然語(yǔ)言的問(wèn)題，從知識(shí)庫(kù)中匹配相應(yīng)的答案。問(wèn)答匹配中通過(guò)TF-IDF模型進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取，提高具有重要意義的詞語(yǔ)的權(quán)重，使用余弦相似度算法來(lái)進(jìn)行問(wèn)題的模糊匹配^［8］。余弦相似度計(jì)算公式如下：

similarity（A，B）=A·B||A||×||B||=∑ni=1（Ai×Bi）∑ni=1Ai×∑ni=1Bi

式中，A、B為2個(gè)n維向量；Ai、Bi為向量中的各個(gè)分量，其值的范圍為［-1，1］，-1為完全不相似，1為完全相似。

用戶在前端頁(yè)面輸入問(wèn)題后，系統(tǒng)通過(guò)TF-IDF模型對(duì)語(yǔ)句進(jìn)行分詞處理，提取所有的詞并計(jì)算它們的詞頻，形成詞頻向量。系統(tǒng)利用這些向量計(jì)算詞語(yǔ)之間的余弦相似度，結(jié)合提取的關(guān)鍵字生成相應(yīng)的查詢語(yǔ)句并將查詢結(jié)果反饋給用戶。

4"結(jié)語(yǔ)

本文探討了如何將知識(shí)圖譜應(yīng)用于電力通信設(shè)備的運(yùn)維檢修。通過(guò)構(gòu)建電力通信設(shè)備智能運(yùn)維的知識(shí)圖譜并利用Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建實(shí)體及其關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)能夠利用知識(shí)圖譜的推理能力來(lái)分析電力通信設(shè)備故障的嚴(yán)重性級(jí)別。具體而言，知識(shí)圖譜通過(guò)詳細(xì)描述設(shè)備部件及其之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障位置、原因和影響范圍的準(zhǔn)確判斷。在發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)向用戶提供運(yùn)維檢修的決策反饋，這不僅提高了故障處理的速度，還提高了故障處理的準(zhǔn)確性。

為了提升用戶體驗(yàn)，前端實(shí)現(xiàn)了知識(shí)圖譜的可視化功能。用戶可以通過(guò)直觀的圖形界面檢索知識(shí)庫(kù)信息，了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、歷史故障記錄和相關(guān)知識(shí)。圖形化的展示方式使得用戶能夠更加直觀地理解設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)和故障的影響路徑。此外，系統(tǒng)還引入了余弦相似度算法進(jìn)行模糊匹配，實(shí)現(xiàn)了智能問(wèn)答模塊。用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言查詢與知識(shí)庫(kù)中的信息進(jìn)行智能匹配，獲取準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)的答案。

這些技術(shù)的應(yīng)用顯著提升了電力通信設(shè)備智能運(yùn)維的效率。通過(guò)知識(shí)圖譜，系統(tǒng)能夠?qū)?fù)雜的設(shè)備關(guān)系和故障信息以結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)和管理，通過(guò)語(yǔ)義推理提供精準(zhǔn)的運(yùn)維決策支持。知識(shí)圖譜的可視化和智能問(wèn)答功能進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的易用性和智能化水平，使得運(yùn)維人員能夠更加高效地獲取所需信息，做出科學(xué)合理的決策。

總的來(lái)說(shuō)，本文通過(guò)探索知識(shí)圖譜在電力通信設(shè)備智能運(yùn)維中的應(yīng)用，展示了這一技術(shù)在提升運(yùn)維效率、故障處理準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)方面的巨大潛力。未來(lái)，隨著知識(shí)圖譜技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在電力通信設(shè)備運(yùn)維中的應(yīng)用前景將更加廣闊，進(jìn)一步推動(dòng)電力系統(tǒng)的智能化和數(shù)字化發(fā)展。

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［7］喻鑫，張亮，張娜，等.水文站知識(shí)圖譜構(gòu)建研究［EB/OL］.（2024-05-30）［2024-07-23］.http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1142.tv.20240524.1702."006.html.

［8］張穎，沈辰楠，杜秀蘭，等.基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)的智能問(wèn)答技術(shù)與應(yīng)用［J］.電子技術(shù)與軟件工程，2021（5）：206-208.

（編輯"沈"強(qiáng)）

Application of knowledge graph for intelligent operation and maintenance of power communication equipment

PENG "Wei

（Saifu Electric Power Group Co.， Ltd.， Nanning 530000， China）

Abstract： "In order to solve the problem of weak intelligent application and low efficiency in the operation and maintenance of electric power communication equipment， the article constructs an intelligent operation and maintenance system for electric power communication equipment based on knowledge graphs. Firstly， a graph database is established to store maintenance knowledge of electric power equipment. Secondly， a layered architecture for intelligent operation and maintenance of electric power communication equipment based on knowledge graphs is proposed. The construction process of the knowledge graph is analyzed. Finally， a knowledge graph application scenario focusing on intelligent operation and maintenance of electric power communication equipment and intelligent Qamp;A is formed.

Key words： power communication equipment; intelligent operation and maintenance; knowledge graph