郭 成，徐成现，蒋 维，王 波

（1. 云南电网有限责任公司 电力科学研究院，云南 昆明 650217；2. 昆明理工大学 机电工程学院，云南 昆明 650500；3. 成都国龙信息工程有限责任公司，四川 成都 610031）

0 引言

随着人工智能技术的不断发展，以知识图谱为基础的智能检索分析方法逐渐运用于搜索引擎、电商、医疗、智能电网等领域[1]。通过抽取技术从各个领域的数据中抽取实体、属性、关系等语义信息，并通过知识融合、知识加工等技术构建知识库。通过实体间的匹配分析实现用户所需的检索分析服务。另外，知识图谱以数据结构为基础，采用本体术语和语义表达的格式[2]，有规范且标准的概念模型。能很好地解决电网系统积累的大量多源异构的运行数据，包括数字、文字、图像等；而且，知识图谱通过语义链接功能增强数据之间的关联关系，可使数据表达更加规范，结构化更强，能很好地适应智能问答、智能检索、辅助决策等技术的运用场景[3]，同时对电网知识的检索分析也适用。

近年来，国内外学者主要将知识图谱运用于电网调度、电力设备检修等方面。文献[4]在调度故障处理领域提出了基于知识图谱的电网故障处理辅助决策方法，分析了各个环节的关键技术，最后实现了基于知识图谱的故障信息解析判别、智能辅助决策及多维度的人机交互。文献[5]在电网调度领域提出基于知识图谱的智能辅助决策技术，给出了电网调控知识图谱的构建步骤，并以故障处置预案知识图谱为例给出了智能辅助决策运行机制。……