巩宇，李碧薇，李德华，阳曦鹏，陈强

（1.中国南方电网有限责任公司调峰调频发电公司，广东 广州 510635；2.工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 511370）

0 引言

电力设备运行维护过程中涉及到的数据众多，其中包括了设备、故障、实时监测和维修等信息，而这些数据之间往往相互关联，存在着较为复杂的关系，如何对数据进行有效的管理和应用，对提高电力设备运行维护的工作效率具有重要的意义，这一过程的本质是故障知识提取和再利用[1]。而在电力设备的故障管理过程中常常仅关注故障的分级分类和故障的处理过程，记录的故障数据零散，缺乏更系统性的数据管理，因此需要一种更为有效的方法来实现对故障数据的管理和应用。针对这一需求，引入知识图谱技术对电力设备的故障知识进行建模，利用知识图谱技术在构建知识网络与展现知识关联方面的巨大优势，为具有复杂关系的知识信息提供了一种新的获取、存储、组织、管理、更新和展示的手段。

“知识图谱”于2012 年被Google 正式提出并用于提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询信息的效率，是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化的描述[2]。近年来知识图谱已在智能搜索、深度问答和社交网络，以及金融、医疗等一些垂直行业中有所应用。在可靠性的研究方面，因知识图谱技术在知识积累与融合方面的优势，一些学者将其应用于故障诊断与分析，提高了故障诊断的效率。……