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近年来，随着多元融合的高弹性电网建设持续推进，电网规模不断扩大，SCADA（数据采集与监控）系统中上窗告警信息也越来越多。为帮助监控人员快速、准确掌握故障处理的关键信息，为故障（异常）处理提供辅助决策，亟需借助AI（人工智能）技术完善多元化故障判别处理决策手段。文献[1]提出了一种监控告警信息综合处理技术，提升了调控人员的整合感知能力。文献[2-3]对告警信息智能化辨识和缺陷判断提出了优化策略，具有一定的指导意义。在AI 领域，知识图谱技术可以模拟调控中心的“指挥大脑”，对设备监控知识进行提炼、萃取、关联、整合，形成知识模型，让机器具备认知能力，从而形成调控知识引擎[4]。文献[4-5]对知识图谱在电力调度的应用进行了初步探索。文献[6]提出了一种智能调控领域的知识图谱构建方法，判定识别准确率较高，有效降低了人工处置风险。文献[7]提出了一种面向电网故障处理辅助决策的知识图谱应用框架，并综述了解决思路与关键技术。文献[8-9]提出了一种故障处置预案知识图谱构建方法，对关联技术进行了阐述，提升了辅助决策水平。

目前，在设备监控故障诊断、缺陷判断等方面尚无相对完善的知识图谱构建辅助策略。本文提出了一种面向电力设备监控告警信息处理辅助决策的知识图谱构建方法，在构建电网设备知识谱图的基础上，将基于改进BM（Boyer-Moore）算法的语义分析技术和结线分析方法相结合，对告警信息进行智能化解析、判断和分析，形成故障简报，为监控人员故障诊断、缺陷判定等提供决策依据。……