刘锦隆，马 进，邹 双，宋立华，王秋琳

(1.国网四川省电力公司, 四川 成都 610041；2.四川凯普顿信息技术股份有限公司，四川 成都 610046；3.四川公众项目咨询管理有限公司，四川 成都 610041；4.福建亿榕信息技术有限公司, 福建 福州 350001)

0 引 言

近年来，随着数据中台的建设及电力大数据技术的充分发展，电力行业逐步实现了行业数据的逻辑集中，对各类电力信息系统产生的海量数据的采集、存储、加工、处理和全价值链的分析处理能力也得到逐步完善。基于大数据的分析已在电力企业获得广泛应用并将更加深入，为管理提升、优化整合及服务转型提供技术支撑[1]。

然而，互联网及政务大数据的高速发展同样导致行业外部数据的爆发式增长，来自互联网的公开数据资源逐渐成为电网企业经营风险监测、电网运行维护、供应商优选及各类决策分析中不可或缺的重要组成部分。有必要开展内外部数据融合，将电力行业内部数据与外部的互联网公开数据及社会数据中的关键元数据及信息字段提取出来，融合形成统一的数据结构，开展数据分析及挖掘利用。

要实现内外部多源异构数据的融合，首先要解决的是融合数据的统一表示。学术界先后提供网络本体语言(web ontology language，OWL)、资源描述框架(resource description framework，RDF)等数据表示方案。2012年，谷歌公司提出知识图谱技术，由于其兼具严谨且务实的数据表示能力以及包括图数据库、图嵌入、图挖掘等成熟的技术配套，逐步成为多源数据融合表示的主流方法，是当前将多源数据融合在产业中落地的首选。……