徐 蕙，及洪泉，姚晓明，李香龙，陆斯悦

（国家电网北京市电力公司，北京 100075）

0 引言

电力配网通信具有覆盖范围广、设备种类多、结构复杂等特点，这些特点给电力配电网通信的管理带来了更大的难度［1］。配网存储了大量设备数据，例如，设备文档、设备维修记录。如何对这些数据实施快速查询，挖掘数据价值，对电网设备的管理具有重要意义［2］。

通过知识图谱表述真实世界中存在的各种实体或概念以及它们之间的关联关系。知识图谱的出现为大数据的搜索提供了新思路。基于知识图谱的搜索系统增强了数据的语义信息，提高了搜索准度［3-4］。知识图谱成为语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一。

相比于传统的网页搜索，知识图谱是从网络中提取知识，并转化成图形结构。图中的节点表示实体；图中边表示两个实体间的关系。采用图形结构的知识图谱支持语义搜索，即通过关系搜索实体。例如，搜索“2008 年奥运会城市”，搜索结果：北京。这种支持语义搜索结果准确，在电网调度中可以发挥重要作用［5］。

配电网的现存搜索技术难以满足语义搜索需求。现存的自然语言处理技术在众多搜索引擎产品中广泛使用，但针对配电网的自然语言处理技术较少［6］。目前仍缺乏相关词库。

作为语义搜索的核心技术，在配电网中构建本体和知识库仍消耗了大量时间和精力。目前采用的自动化构建本体的质量不高。特别是中文本体严重缺乏。……