【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据检索领域，尤其涉及一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法。
技术介绍
1、在现代电力系统中，随着智能电网和物联网技术的逐步推广，数据量和数据种类呈指数级增长。这些数据来自不同的源，例如调度控制系统（scada）、企业资源规划系统（erp）、智能传感器、智能电表等。这些系统生成的海量异构数据不仅在形式上各不相同（结构化、半结构化、非结构化），而且由于来源分散，数据孤岛问题严重，难以直接用于分析和决策。
2、处理这些数据需要先进的信息处理和分析技术，以便在众多信息源中有效地检索所需的信息，识别其中的关键模式，并从中获取实用的洞察。为了达到这个目标，智能搜索技术的应用变得尤为重要。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，实现了智能电力数据的搜索和应用，有效提高了在大规模电力多源数据集上的查询效率。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，包括以下步骤：
4、s1：整合来自不同系统，包括scada系统、erp、传感器获取的电力数据，并对数据清洗，统一数据格式；
5、s2：利用stanford nlp和bert进行实体识别，并使用关系抽取算法建立各实体之间的关系映射；
6、 s3：使用图数据库存储知识图谱，将实体映射到节点，关系映射为边，建立多类型的索引，包括节点、关系、属性索引来提高数据
7、s4：将自然语言查询转换为cypher等图数据库查询语言，利用图数据库的索引配合缓存策略加速查询执行；
8、s5：基于建立的多类型索引，包括节点、关系、属性索引，使用查询模式预测模型预测查询模式并动态调整索引，提高响应性能；
9、s6：基于用户历史和上下文信息调整结果排序，并根据知识图谱的语义概念和层次结构，执行语义推理扩展查询结果。
10、进一步的，s1，具体如下：
11、整合scada系统、erp、传感器获取的电力数据，根据业务需求确定要集成的数据类型和范围；
12、为每个数据源开发rest api，确保数据可以通过http请求自动化获取，使用jdbc/odbc连接器获取erp系统的结构化数据，使用mqtt协议连接传感器数据流；
13、配置apache nifi的processor以从不同数据源抽取数据，通过数据流以自动化处理数据的抽取和初步转换；
14、设定数据清洗规则，使用apache spark dataframe api来批量清洗和修正数据；
15、根据统一标准定义，对数据进行标准化处理，确保所有数据字段使用一致的命名和编码格式，依据行业标准和企业规范进行字段重命名和类型转换。
16、进一步的，s2具体为：
17、使用stanford nlp对文本进行基本的命名实体识别，通过词性标注和句法分析识别实体，并使用bert进行实体识别的微调；
18、使用stanford nlp，词性标注帮助识别名词短语和潜在实体，对于句子 s=w 1 , w 2 ,…,w i …,w n，词性标注结果为 t=t 1 ,t 2 ,…,t i …,t n：其中 w i表示句子 s中第i个词， t i为对应的词性标注结果；
19、 pos(w i )=t i；
20、其中， pos表示词性标注处理；
21、利用stanford nlp的依存解析器生成依存关系树，揭示词之间的结构关系；
22、使用stanford nlp的ner模块识别常见实体，输出初步实体标签；
23、结合bert和crf模型，结合词性和句法特征增强准确性，并使用关系抽取算法建立各实体之间的关系映射。
24、进一步的，结合bert和crf模型，结合词性和句法特征增强准确性，具体为：
25、格式化每个输入序列以供bert处理，添加[cls]和[sep]标记；
26、将处理好的序列输入到bert，获取每个token的深层上下文表示，bert利用自注意力机制构建上下文依赖关系：
27、
28、其中，q为查询矩阵，k为键矩阵，v为值矩阵， d k是键矩阵的维度；
29、在bert最后一层的输出上加上crf层以考虑标记间的依赖关系；
30、crf层给定输入序列 x 和标签序列 y，序列标记的得分函数：
31、；
32、其中，x为输入序列；y为标签序列；n为输入序列的长度，下标i用于遍历输入序列；为转移权重矩阵；为特征函数；
33、给定输入序列x的条件下标签序列y的概率：
34、;
35、其中，exp为指数函数，y为所有可能的标签序列的集合中的一个具体的序列，为所有可能的标签序列的集合的中除y外的任一个具体的序列。
36、进一步的，s3具体为：
37、定义实体和关系的拓扑结构，将每个实体映射到节点，将设备id、状态作为节点属性，将每个关系映射为边，将开始时间、强度作为边属性；
38、使用图数据库支持的导入工具，将经过清洗的实体、节点、关系以批量方式导入；
39、为实体的关键性属性创建节点索引，为关系类型和关键性属性创建关系索引，包括关系的类型和时间属性，加速关系查询和过滤；并对查询中使用率高于阈值的属性创建属性索引，包括地理位置、时间戳，进行索引优化。
40、进一步的，s4具体为：
41、使用nlp技术解析用户输入的自然语言查询，提取关键实体、关系和条件；
42、构建从自然语言意图到cypher查询的词汇和语义映射，使用知识图谱增强语义理解，确保与用户查询目的的对应关系；使用基于规则的引擎来动态转换nlq为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述S1，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述S2具体为：
4.根据权利要求3所述一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述结合BERT和CRF模型，结合词性和句法特征增强准确性，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述S3具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述S4具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述查询模式预测模型基于GRU模型构建，具体如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述使用预测结果动态调整数据库的索引和缓存策略，具体如下：
9.根据权利要求1所述的一种基于资源图
10.根据权利要求9所述一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述使用Learning to Rank模型构建排序模型，具体如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述s1，具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述s2具体为：
4.根据权利要求3所述一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述结合bert和crf模型，结合词性和句法特征增强准确性，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于资源图谱的电力数据智能搜索方法，其特征在于，所述s3具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于资源图谱的...
【专利技术属性】
技术研发人员：林翰，潘建笠，陈智鹏，陈强，谢妙红，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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