【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统领域，更具体的，涉及一种基于多模态知识图谱的新增设备启动风险识别方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在新型电力系统中，由于业务控制的复杂性和风险的多变性、隐蔽性，依赖传统的专家规则库来辨识调度运行风险变得愈发困难。这种方法不仅存在误判、漏判的风险，而且过于依赖人工经验，效率低下，知识的共享和传承也面临诸多挑战。因此，随着新型电网系统的构建和发展，传统的风险辨识方式已无法满足实际需求。新型电力系统正逐步向大电网与微电网协同控制的方向转变，单一调度的知识图谱构建已难以全面辨识调度运行风险，必须实现多级调度的协同工作。
2、新增设备启动需要提前编制预案，而在现有技术中，新增设备启动方案的编制和审核主要依赖于工作人员的经验。由于工作人员经验的差异，基于人工编制的新增设备启动方案存在潜在的隐患和风险。在新增设备启动过程中，经常会出现设备实际状态与遥信遥测状态不一致的情况，主要原因包括设备故障和通信故障。然而，目前对图像、音频、视频等多模态数据的利用尚未充分发挥，在新增设备启动的关键阶段，单纯依赖文本数据难以对现场设备的实际运行状态进行校验和检测。此外，单纯的文本图谱难以记录现场操作人员的操作规范性等关键信息，这导致对新增设备状态的全面了解存在不足，使得对新增设备启动过程的监控和评估难以获取足够详实和准确的信息并全面优化，难以确保电网系统的稳定与安全。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于多模态知识图谱的新设增
2、本专利技术采用如下的技术方案。
3、本专利技术第一方面，涉及一种基于多模态知识图谱的新增设备启动风险识别方法，方法包括以下步骤：采集多种电网运行信息，从所述多种电网运行信息中提取多模态运行信息并构造多模态知识图谱；基于预先设置的新增设备启动风险逻辑规则，从所述多模态知识图谱中抽取特征三元组，并将所述特征三元组映射至向量空间中；基于所述特征三元组在所述向量空间中的位置，预测所述电网新增设备的启动风险。
4、优选的，采集多种电网运行信息，包括：多种电网运行信息包括设备实时状态图像、新增设备启动过程中调度人员操作流程视频、调度人员口令录音；从所述多种电网运行信息中提取多模态运行信息，包括：采用faster-rcnn对所述设备实时状态图像进行区域标注，并采用nbt对标注后的区域进行事件描述，从而获得多模态图像信息；对所述调度人员操作流程视频进行关键帧提取以获得图像列表，采用ocr从所述图像列表中的每一张图像中抽取图像文字，从图像文字中滤除非规范信息并获得多模态文本信息；对调度人员口令录音进行分段，并从所述分段中提取mfcc特征和短时能量特征，将提取出的所述mfcc特征和短时能量特征输入至dnn中，以获得多模态音频信息。
5、优选的，从所述多种电网运行信息中提取多模态运行信息，包括：多模态图像信息中包括二级实体、三级实体、四级实体、实体区域、实体状态之间的关联关系；多模态文本信息中包括实体、启动操作、视频对齐结果之间的关联关系；多模态音频信息中包括调度员身份、音频对齐结果之间的关联关系。
6、优选的，从所述多种电网运行信息中提取多模态运行信息并构造多模态知识图谱，包括：利用uie从所述多模态图像信息、多模态文本信息、多模态音频信息中抽取出实体-属性-值、实体-关系-实体的三元组，并基于所述三元组构造所述多模态知识图谱；所述实体包括二级实体、三级实体和四级实体，所述二级实体至少包括线路、变压器，所述三级实体至少包括开关，所述四级实体至少包括开关所属刀闸、开关所属地刀；所述属性包括图像属性、视频属性、文本属性和音频属性，所述图像属性中包括设备实时状态图像，所述视频属性中包括调度人员操作规范流程视频，所述音频属性中包括调度人员口令录音，所述文本属性中至少包括类型、状态、启动时间、定值单、定值、冲击类型、冲击次数、重大事件、气象信息、检修计划、重要用户供电需求、家族性缺陷、个性缺陷、调度人员身份。
7、优选的，基于预先设置的新增设备启动风险逻辑规则，从所述多模态知识图谱中抽取特征三元组，包括：预先设置的新增设备启动风险逻辑规则包括线路送电规则、线路状态规则、变压器送电规则和变压器状态规则；其中，所述线路送电规则为根据线路的类型确认线路启动过程中的冲击类型和冲击次数；所述线路状态规则为根据线路中开关、闸刀和地刀的状态确认线路的状态；所述变压器送电规则为根据变压器的电压等级确认变压器启动过程中变压器接入开关、边开关、中开关的冲击次数；所述变压器状态规则为根据变压器接入开关、闸刀、地刀、三侧地刀的状态确认变压器的状态。
8、优选的，基于预先设置的新增设备启动风险逻辑规则，从所述多模态知识图谱中抽取特征三元组，包括：以线路、变压器为头实体，从所述多模态知识图谱中抽取三元组集合；从所述预先设置的新增设备启动风险逻辑规则中采集实体属性类型，基于所述实体属性类型，从所述三元组集合中筛选出特征三元组。
9、优选的，从所述预先设置的新增设备启动风险逻辑规则中采集实体属性类型，包括：预先设置的新增设备启动风险逻辑规则中采集到的实体属性类型包括类型、电压等级、冲击类型、冲击次数、冲击总次数和状态；其中，所述状态包括接入开关状态、接入开关所属闸刀状态、接入开关所属地刀状态、线路地刀状态、线路状态、变压器三侧地刀状态、变压器状态。
10、优选的，将所述特征三元组映射至向量空间中，包括：利用transe模型计算每一个所述特征三元组所对应的特征向量，并基于所述特征向量将所述特征三元组映射至向量空间中。
11、优选的，利用uie从所述多模态图像信息、多模态文本信息、多模态音频信息中抽取出实体-属性-值、实体-关系-实体的三元组，并基于所述三元组构造所述多模态知识图谱，包括：uie采用transformer模型实施，且在所述transformer模型中采用稀疏矩阵计算自注意力的输出结果；稀疏矩阵根据相似度分数阈值和字符级元素集合协同判断所述稀疏矩阵中每一个元素的稀疏特性；字符级元素集合基于新增设备启动方案中所涉及的实体和属性确定。
12、优选的，具备seq2seq+注意力结构的mlp网络是通过预训练获得的，所述预训练过程采用的训练数据预先根据风险识别模型设置了风险类型；风险识别模型中定义了新增设备启动预案编制阶段的风险定义和新增设备启动执行阶段的风险定义；新增设备启动预案编制阶段的风险包括启动原则风险、方式误安排风险、保护误整定风险、家族性整定风险和个性缺陷风险；新增设备启动执行阶段的风险包括调度误操作风险、一次设备状态风险和调度人员信息风险。
13、本专利技术第二方面，涉及一种利用本专利技术第一方面中方法的一种基于多模态知识图谱的新增设备启动风险识别系统，系统包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
11.一种新增设备启动风险识别系统，其特征在于：
12.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于：
13.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程
...【技术特征摘要】
1.一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种新增设备启动风险...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤伟，张越，毛荀，吕凯，乔咏田，单连飞，刘艳，孙辉，汪伟，于洋，康福权，姜涛，王宇，安卓阳，佟静翠，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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