面向電力通信設備智能運維的知識圖譜應用

摘要：針對電力通信設備運維中智能化應用弱、效率低的問題，文章基于知識圖譜構建了電力通信設備智能運維系統。首先，建立了圖數據庫以存儲電力設備運維知識；其次，提出了基于知識圖譜的電力通信設備智能運維分層架構，分析了知識圖譜的構建流程；最后，形成了以電力通信智能運維和智能問答為核心的知識圖譜應用場景。

關鍵詞：電力通信設備；智能運維；知識圖譜

中圖分類號：TM73；TP391.1""文獻標志碼：A

0"引言

隨著國家能源結構改革以及“數字中國”戰略逐步推進，要求以數字化智能化技術支撐新型電力系統建設，加快電力系統數字化發展^［1］。電力通信設備用于傳輸監測、控制和保護電力系統的數據和信息；電力通信系統是確保電網穩定運行的重要基礎。要保證電力通信網高效、穩定地運行，關鍵在于電力通信設備的可靠性。這些設備用于傳輸監測、控制和保護電力系統的數據和信息，僅僅依靠人力對它們進行運行、檢修和維護還遠遠不夠。隨著對處理電力通信設備故障的標準和要求的不斷提高，當設備發生故障時，快速、準確地找出故障根源并做出相應處理決策至關重要^［2］。因此，借助智能化手段能減少人工巡檢和操作的需求，包括對電力通信設備故障嚴重性等級進行分析等并及時給出相應的決策，從而有效降低人力成本，解決故障問題也會更加快捷。

知識圖譜能夠存儲數據之間的關聯關系，具有關聯性強的特點，可以根據數據的關聯性實現高效的信息檢索和推理^［3］，在各行各業中受到廣泛關注。在電力通信系統領域，構建知識圖譜以存儲、管理、檢索和挖掘海量數據具有良好的發展前景。具體而言，通過知識圖譜，可以快速定位故障點，分析故障原因并提供基于歷史數據和經驗的處理建議；利用知識圖譜中的關聯關系，可以預測設備可能的故障，提前進行維護，避免故障發生；在發生故障時，知識圖譜可以提供智能化的決策支持，包括最優的處理方案和資源調度建議；知識圖譜可以實現不同部門和系統之間的數據共享與協同，提高整體運維效率。

通過構建電力通信設備智能運維的知識圖譜，可以顯著提升電力通信系統的運行和維護效率，實現更加高效和智能的電力系統管理。數字化和智能化技術在電力系統中的應用是未來發展的趨勢。電力通信設備作為電力系統的核心組件，其可靠性和智能化運維對于電力系統的穩定運行至關重要。借助知識圖譜技術，可以大幅提升電力通信設備的智能運維能力，為電力系統的數字化轉型提供有力支撐。

1"知識圖譜概述

知識圖譜是一種用于表示和存儲知識的結構化方式，它將信息整合成一個語義網絡，以圖的形式呈現，包含實體（節點）和實體之間的關系（邊）。以本體作為模式層的知識表達與存儲方法是構建知識圖譜的常見方法。本體（Ontology）提供對數據的語義解釋，模式（Schema）定義數據的結構化表示方式。即本體系統地描述了特定領域或問題所涉及的概念、實體、屬性和關系；模式層則利用本體中所包含的規則和約束條件，對數據層中的數據進行規范和約束，確保知識圖譜的數據能夠保持一致性、準確性和完整性。模式層通常包括本體模型、實體類型、屬性定義、關系定義等內容，用于指導知識圖譜的構建、維護和應用。

構建知識圖譜的關鍵是對三元組“實體-關系-實體”進行抽取，三元組抽取分為實體抽取、關系抽取以及屬性抽取，可以通過自然語言處理、信息抽取技術、機器學習算法等，從公開的半結構化、非結構化和第三方結構化等數據庫數據提取相關知識的三元組^［4］。實體抽取是指從文本或其他數據源中識別出關鍵實體；關系抽取則是識別出實體之間的關聯；屬性抽取則是識別出實體的特征和屬性值。這些技術的應用能夠從大量的數據中自動化地提取出有用的知識，將其結構化為三元組形式存儲在知識圖譜中。

在涉及多個數據源或多個本體的情況下，需要進行知識融合，將不同來源的知識整合到統一的知識圖譜中。知識融合包括實體對齊、關系對齊和屬性對齊，以確保不同數據源中的相同或相似實體、關系和屬性能夠正確匹配并整合。這一過程需要考慮數據的一致性和沖突解決策略，以保證融合后的知識圖譜的準確性和完整性。

知識圖譜通過整合結構化和語義化數據，實現對知識的高效存儲和管理，其構建過程包括本體建模、數據抽取、知識融合和存儲。它利用先進的技術手段，如自然語言處理、機器學習和圖數據庫，確保知識圖譜的構建和應用能夠滿足各種復雜的需求。知識圖譜的應用在電力通信設備智能運維系統中尤為突出，它不僅提供了豐富的知識基礎，還通過高效的查詢和分析功能，支持智能化的運維決策和管理。

2"Neo4j圖數據庫

知識圖譜的三元組數據通常使用Neo4j圖數據庫進行存儲，圖數據庫可以輕松實現復雜關系中信息的檢索，其圖結構可以完成對知識圖譜內的實體和關系進行映射，以支持高效的查詢和分析。Neo4j圖數據庫專門為存儲和查詢大規模圖數據而設計，能夠提供高效的圖查詢和分析功能。這些存儲引擎不僅支持基本的CRUD（創建、讀取、更新、刪除）操作，還支持復雜的圖查詢和分析，如路徑查詢、子圖匹配、模式發現等。

Neo4j圖數據庫由節點、關系、屬性3個基元組成^［5］。

2.1"節點

在Neo4j數據庫中，節點是存儲數據的基本單元。它們代表實體或對象，例如光路由、ADSS光纜、光纖中繼器和光纖交換機等。每個節點可以具有多個屬性來描述其特征，節點可以通過標簽（Label）進行分類和組織，標簽用于描述節點所屬的類別或類型。

2.2"關系

關系表示節點之間的連接和相互關系。關系通常具有方向性、類型、起始節點和結束節點，并且可以帶有屬性，用于描述關系本身的特征。例如，管理服務器與被管理設備之間存在管理控制關系，其中管理服務器是關系的起始節點，被管理設備是結束節點。

2.3"節點屬性

屬性是與節點和關系相關聯的信息，可以豐富節點和關系的信息，使其更加具體和詳細。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據。節點屬性可以包括名稱或標識符、安裝位置、制造商或供應商、歷史記錄、操作狀態以及維護信息等。

3"知識圖譜在電力通信設備智能運維中的應用

根據數據整合標準化、實時性和智能化的原則，本文設計了靈活、安全、高效的知識圖譜應用框架，以優化電力通信設備智能運維。

3.1"電力通信設備智能運維系統整體框架

基于知識圖譜的電力通信設備智能運維系統使用Django框架開發，該框架支持ORM（對象關系映射），簡化了與數據庫的交互過程。應用整體層次結構從下至上依次是數據來源、數據庫層、數據處理層、業務層以及展示層，如圖1所示。將獲取的數據進行預處理后存儲至相應的數據庫中后，用戶在前端進行相關業務操作，系統調用相應模塊進行數據獲取與處理。

數據來源是現行的相關技術標準、有關電力企業管理規定、典型經驗、重大反措、地方指導意見以及歷史故障處理記錄等多源數據文件，可實現對電力通信設備智能運維的知識提取和應用。這些數據來源不僅能確保系統操作符合法律法規和行業標準，還提供了豐富的實際案例和經驗教訓，為智能運維決策提供堅實的理論基礎和實踐支持。通過定期更新和優化數據源，系統能夠持續改進運維策略，提高設備的可靠性和效率，確保電力通信網絡的穩定和安全運行。

數據庫層將圖數據庫和關系型數據庫結合使用，根據數據的特性將其存儲于相應的數據庫中。若某組數據是有結構的知識網絡，關系復雜，在關系型數據庫中存儲會有大量冗余，則將在Neo4j圖數據庫中建立該組數據的實體以及實體之間的關系，若某組數據是簡單的線性關系則可存入關系型數據庫，如Python自帶的輕量級的SQLite關系型數據庫。

數據處理層在系統架構中扮演關鍵角色，通過執行精確的業務邏輯來支持應用程序的高效運行。其主要功能包括利用數據緩存來優化應用程序的性能和響應速度，從而提升用戶體驗。此外，數據處理層還承擔管理復雜事務操作的責任，確保各項業務流程順利執行。它與底層數據庫緊密交互，負責數據的檢索（讀操作）和存儲（寫操作），以保證數據的安全性和完整性。通過優化數據處理算法和持續優化系統架構，數據處理層能夠有效管理大量數據流，支持系統的穩定運行和高效能力，為業務的持續發展提供堅實的技術基礎和支持。

業務層包括多個核心模塊：故障分析模塊、運檢策略模塊、知識圖譜查詢模塊和智能問答模塊。故障分析模塊通過分析設備的運行數據和歷史記錄，識別潛在故障并提供相應的運檢策略，從而實現快速響應和故障修復，保障電力通信網絡的穩定性和可靠性。運檢策略模塊基于實時數據和預測分析，制定優化的運維策略，以最大程度地減少設備停機時間和維護成本。知識圖譜查詢模塊允許用戶通過復雜查詢檢索設備和運維知識的關聯信息，提供全面的決策支持和問題解決方案。智能問答模塊則利用自然語言處理技術，通過對知識庫信息的智能匹配，為用戶提供準確和實時的答案，提升用戶體驗和服務效率。這些模塊的協同作用使得業務層成為電力通信設備智能運維系統的核心引擎，推動技術創新和運營效率的持續提升。

展示層采用VUE前端框架以及常用的前端技術進行知識圖譜展示。利用JavaScript中的數據可視化圖表庫ECharts分析和展示關系型數據庫和Neo4j圖數據庫中的數據，幫助用戶直觀地理解設備運行狀態和數據分析結果。

該系統通過結合知識圖譜、圖數據庫和關系型數據庫，實現了電力通信設備的智能運維。它不僅簡化了與數據庫的交互過程，還通過多層次的系統結構，確保數據的高效處理和業務的順利執行。展示層的直觀數據可視化進一步提升了用戶體驗，使得復雜的電力通信系統管理變得更加高效和智能。

圖1"系統整體層次結構

3.2"電力通信運維知識圖譜構建

電力通信運維知識圖譜的構建包括本體構建、知識抽取與知識融合以及知識存儲3個階段。

3.2.1"本體構建

使用Protg本體構建工具來建立電力通信設備故障實體之間的關聯^［6］，進行電力通信設備智能運維方面本體的構建，對電力通信設備智能運維過程進行分析，把涉及的實體、實體間的關系以及實體的屬性等進行抽象。不同類型的設備均可按照設備類型、所包含的部件以及這些部件的具體部位等層層遞進的關系，與對應的缺陷描述相匹配。根據特定的分類標準，對這些缺陷進行分類，比如可以劃分為危急、嚴重和一般等不同的級別，這樣的分類有助于用戶更精確地了解設備的運行狀況并及時采取相應的措施進行維護和管理。

3.2.2"知識抽取與知識融合

首先對現行的相關國家標準、行業標準、國網企業標準等技術標準、國網管理規定、典型經驗、重大反措、地方指導意見等文件以及電力通信設備歷史故障處理記錄等公開數據集進行數據預處理，結合文本標注等技術，將每個詞標記為實體或非實體，將關鍵信息轉換為BIO格式，采用BERT-BiLSTM-CRF組合深度學習模型，根據全局上下文信息抽取電力通信設備智能運維方面的知識^［7］。同時利用實體對齊、實體匹配、關系映射等技術進行知識融合，去除冗余實體，提升電力通信設備智能運維知識庫的質量。

3.2.3"知識存儲

通過創建GraphDatabase對象并指定數據庫的URL、用戶名和密碼來連接Neo4j數據庫。隨后，利用會話對象執行Cypher語句，實現電力通信設備數據的節點和關系創建并將其導入Neo4j數據庫。

3.3"電力通信運維知識圖譜運用

完成電力通信設備智能運維知識圖譜的構建后，利用知識推理等技術進行知識運用，以實現智能運維和智能問答2大模塊功能。

3.3.1"智能運維

通過監測電力通信設備運行的狀態，對其故障的嚴重性進行分析并及時向用戶提供相應的決策反饋。知識圖譜能夠詳細描述事件與部件之間的層級關系和語義關系，從而廣泛推斷故障的影響范圍。基于知識圖譜的故障分析，有助于更準確地確定系統故障的位置、原因和處理方案。

知識圖譜的故障分析能力大大提升了電力通信設備運維的智能化水平。通過監測設備運行狀態數據，系統能夠實時檢測到異常情況。當異常情況被檢測到時，系統會自動啟動故障分析模塊。利用知識圖譜，系統可以快速定位故障點，并結合歷史數據和經驗規則，推斷故障產生的可能原因。知識圖譜的語義關系和層級關系幫助系統理解故障事件與設備部件之間的復雜關聯，從而提供更準確的分析結果。

此外，知識圖譜還可以通過整合多種數據源和故障信息，生成詳細的故障報告。報告中包括故障位置、故障原因分析、影響范圍評估以及建議的處理方案。這樣的報告不僅幫助運維人員快速了解故障情況，還提供了科學的處理依據，提高了故障處理的效率和準確性。

為了使用戶能夠直觀便捷地使用知識庫，系統提供了前端查詢節點相關信息的功能，用戶可以通過圖形界面查詢特定設備或部件的運行狀態、歷史故障記錄和相關知識。查詢結果以圖片形式反饋，直觀地展示設備之間的關聯和故障的影響路徑。這種可視化的展示方式不僅提升了用戶體驗，還幫助用戶更好地理解復雜的設備運行狀況和故障關系。

智能運維模塊的核心是通過知識圖譜實現設備運行狀態的實時監測和故障分析。知識圖譜的語義推理能力使得系統能夠深入理解設備運行中的各類復雜關系，從而提供精準的故障定位和決策支持。通過前端的圖形化查詢和反饋，用戶可以方便地獲取設備的相關信息，做出科學的運維決策，確保電力通信系統的高效穩定運行。

3.3.2"智能問答

系統提供智能問答模塊，可以根據用戶輸入的自然語言的問題，從知識庫中匹配相應的答案。問答匹配中通過TF-IDF模型進行關鍵詞的提取，提高具有重要意義的詞語的權重，使用余弦相似度算法來進行問題的模糊匹配^［8］。余弦相似度計算公式如下：

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

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

用戶在前端頁面輸入問題后，系統通過TF-IDF模型對語句進行分詞處理，提取所有的詞并計算它們的詞頻，形成詞頻向量。系統利用這些向量計算詞語之間的余弦相似度，結合提取的關鍵字生成相應的查詢語句并將查詢結果反饋給用戶。

4"結語

本文探討了如何將知識圖譜應用于電力通信設備的運維檢修。通過構建電力通信設備智能運維的知識圖譜并利用Neo4j數據庫構建實體及其關聯，系統能夠利用知識圖譜的推理能力來分析電力通信設備故障的嚴重性級別。具體而言，知識圖譜通過詳細描述設備部件及其之間的關系，實現對故障位置、原因和影響范圍的準確判斷。在發生故障時，系統能夠及時向用戶提供運維檢修的決策反饋，這不僅提高了故障處理的速度，還提高了故障處理的準確性。

為了提升用戶體驗，前端實現了知識圖譜的可視化功能。用戶可以通過直觀的圖形界面檢索知識庫信息，了解設備的運行狀態、歷史故障記錄和相關知識。圖形化的展示方式使得用戶能夠更加直觀地理解設備之間的關聯和故障的影響路徑。此外，系統還引入了余弦相似度算法進行模糊匹配，實現了智能問答模塊。用戶可以通過自然語言查詢與知識庫中的信息進行智能匹配，獲取準確和實時的答案。

這些技術的應用顯著提升了電力通信設備智能運維的效率。通過知識圖譜，系統能夠將復雜的設備關系和故障信息以結構化的方式存儲和管理，通過語義推理提供精準的運維決策支持。知識圖譜的可視化和智能問答功能進一步增強了系統的易用性和智能化水平，使得運維人員能夠更加高效地獲取所需信息，做出科學合理的決策。

總的來說，本文通過探索知識圖譜在電力通信設備智能運維中的應用，展示了這一技術在提升運維效率、故障處理準確性和用戶體驗方面的巨大潛力。未來，隨著知識圖譜技術的不斷發展和完善，其在電力通信設備運維中的應用前景將更加廣闊，進一步推動電力系統的智能化和數字化發展。

參考文獻

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［7］喻鑫，張亮，張娜，等.水文站知識圖譜構建研究［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.基于企業知識庫的智能問答技術與應用［J］.電子技術與軟件工程，2021（5）：206-208.

（編輯"沈"強）

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