【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站数字孪生的，尤其是涉及基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法及系统。
技术介绍
1、目前，随着信息化技术的普及，通过信息化技术进行变电站数字化建设成为信息化技术与变电站融合的重要手段。
2、现有的变电站通常是按照网络分区系统各自独立控制，各个分区之间的信息孤岛严重，数据难以共享和综合利用，限制了变电站的设备运行状态的全面感知以及准确判断，当前已有的数字孪生变电站通常是以辅助管理人员对变电站运行状态进行监视，且变电站运行数据繁多，难以进行集中整合运用，当前变电站的管理往往还需要依靠管理人员的经验，因此，存在有变电站管理决策不够准确的进一步优化空间。
技术实现思路
1、为了提高变电站数字孪生模型的预警决策准确性，本专利技术提供了基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法及系统。
2、第一方面，本专利技术的目的是通过以下技术方案得以实现的：
3、基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，包括：
4、获取变电站的多模态全量数据，对所述多模态全量数据进行数据筛查处理，得到携带有有效运行信息的多源异构数据；
5、分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架；
6、获取变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，将变电站设备概念框架与预先构建的孪生模型进行数据映射与关联匹配处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型；
7、实时获取变电站设备运行的断面数据
8、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议，具体包括：
9、分析所述断面数据对应的变电站设备节点的连接结构以及运行数据变化，结合知识图谱中的设备节点关联测点数据，对相关的设备节点进行异常值检测处理；
10、对异常值检测结果进行故障语义关联，并与预设的故障修复方案进行匹配，根据匹配结果分析当前异常的设备缺陷，得到变电站设备节点的故障异常预测结论；
11、将所述故障异常预测结论与知识谱图关联关系进行数据融合，对故障异常预测结论进行数据验证，得到融合图谱和数字孪生模型的预警决策建议。
12、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议之后，还包括：
13、当接收到故障预警建议时，通过数字孪生模型对当前故障异常以及故障预警建议进行仿真推演处理，得到与当前故障异常相适配的最佳维修方案。
14、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
15、获取变电站的实时运行状态数据和当前运行状态下的设备运行节点之间的节点运行关系，根据所述实时运行数据和所述节点运行关系构建节点状态网络；
16、将所述节点状态网络与所述变电站设备概念框架中的知识图谱关联关系进行数据复合处理，对变电站当前运行场景进行优化处理，得到优化后的变电站设备概念框架。
17、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
18、通过预设的关系抽取模型获取预设变电站设备缺陷知识库中的缺陷文本词汇和对应的缺陷文本位置，分析所述缺陷文本词汇的语义特征联系；
19、根据所述语义特征联系，对相应的缺陷文本词汇进行权重分配处理，得到携带有词汇权重的词汇语义关系；
20、分析所述词汇语义关系与所述知识图谱关联关系之间的关联关系，并对所述多源异构数据进行标签分类处理，得到所述多源异构数据的标签分类结果。
21、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，将变电站设备概念框架与预先构建的孪生模型进行数据映射与关联匹配处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型之前，还包括：
22、通过预设的sentence-bert模型对所述知识图谱关联关系进行相似向量提取处理，得到所述知识图谱关联关系相关的字向量参数；
23、对所述字向量参数进行平均池化处理，分析所述字向量参数中的相似度核心信息，得到字向量参数相关的嵌入向量参数；
24、计算所述嵌入向量参数之间的向量差值，并将所述嵌入向量参数与对应的向量差值进行合并整合处理，根据合并后的合并向量参数对知识图谱关联关系进行知识图谱结构优化；
25、其中，通过公式（1）表示嵌入向量与对应的向量差值之间的合并整合表达式，公式（1）如下所示：
26、 （1）
27、其中，，其中，表示向量维度，表示分类标签数量，分别表示不同的嵌入向量参数，表示嵌入向量参数之间的向量差值。
28、本专利技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，将变电站设备概念框架与预先构建的孪生模型进行数据映射与关联匹配处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型，具体包括：
29、根据变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，从变电站知识图谱中获取需要所述映射关系相关的设备图谱数据，并与预先构建的孪生模型进行标识符关联匹配处理；
30、根据标识符关联关系对变电站设备概念框架与孪生模型进行数据映射处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型。
31、第二方面，本专利技术的目的是通过以下技术方案得以实现的：
32、基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策系统，包括：
33、数据采集处理模块，用于获取变电站的多模态全量数据，对所述多模态全量数据进行数据筛查处理，得到携带有有效运行信息的多源异构数据；
34、框架构建模块，用于分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架；
35、模型映射模块，用于获取变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，将变电站设备概念框架与预先构建的孪生模型进行数据映射与关联匹配处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型；
36、预警决策模块，用于实时获取变电站设备运行的断面数据，将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议。
37、第三方面，本专利技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：
38、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，所述处理器执本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，
7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述获取变电站设备本体与孪生体之间的映射关系，将变电站设备概念框架与预先构建的孪生模型进行数据映射与关联匹配处理，得到变电站的知识图谱与数字孪生映射模型，具体包括：
8.基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策系统，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任一项所述基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法的步骤。
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任一项所述基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述将所述断面数据输入所述知识图谱与数字孪生映射模型中进行故障异常检测与决策分析，得到融合知识图谱和数字孪生模型的预警决策建议之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电站数字孪生预警决策方法，其特征在于，所述分析所述多源异构数据中的知识图谱关联关系，根据所述知识图谱关联关系构建变电站设备概念框架，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的变电...
【专利技术属性】
技术研发人员：连勇超，李天赋，韩喆名，王季宁，高毅，林云森，
申请(专利权)人：东方电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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