[发明专利]智能电网大数据知识图谱的构建方法

说明书

本申请实施例提出了智能电网大数据知识图谱的构建方法，所述构建方法包括：从电网设备处以Neo4j获取电网设备信息以及电网设备之间的连接关系；基于历史拓扑数据库，对获取到的电网设备信息进行数据清洗；根据电网设备之间的连接关系对清洗后的数据进行建模；对建立的模型进行拓扑搜索分析，获取目标设备之间的拓扑关系知识图谱。有助于根据业务需求快速的构建不同知识模型，发现电力大数据的信息中的隐藏价值，实现对跨地域、跨时间、跨空间信息资源的全景数据进行高效的分析。

技术领域

本发明属于图谱构建领域，尤其涉及智能电网大数据知识图谱的构建方法。

背景技术

电力网络庞大而且结构复杂，使用传统数据库进行查询操作速度极慢而且性能不佳。使用知识图谱技术可以显著提高知识检索的有效性，使检索结果更加全面、准确，它能够系统地理解用户的查询意图，直接返回准确的答案，而不是大量的搜索结果。本专利在电网知识图谱的基础之上开发了电网知识智能检索系统。例如，在电网系统中，若想知道一个设备的故障是否会影响到某一个关键设备，如果利用传统关系数据库，在多个表中进行查询操作，则需要事先知道两个设备之间的关系路径，查询语句的编辑难度较大，而且由于数据结构的差异，查询速度极慢。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了智能电网大数据知识图谱的构建方法，有助于根据业务需求快速的构建不同知识模型，发现电力大数据的信息中的隐藏价值，实现对跨地域、跨时间、跨空间信息资源的全景数据进行高效的分析。

本申请实施例提出了智能电网大数据知识图谱的构建方法，所述构建方法包括：

从电网设备处以Neo4j获取电网设备信息以及电网设备之间的连接关系；

基于历史拓扑数据库，对获取到的电网设备信息进行数据清洗；

根据电网设备之间的连接关系对清洗后的数据进行建模；

对建立的模型进行拓扑搜索分析，获取目标设备之间的拓扑关系知识图谱。

可选的，所述对建立的模型进行拓扑搜索分析，包括：

基于搜索算法对建立的模型进行拓扑搜索分析。

可选的，所述搜索算法包括：

图遍历算法、生成树算法以及路径搜索算法。

可选的，所述对建立的模型进行拓扑搜索分析，获取目标设备之间的拓扑关系知识图谱包括：

确定目标设备所在的初始存储节点Vs；

在建立的模型中遍历与初始存储节点Vs相邻的节点Vt；

在建立的模型中遍历与节点Vt相邻的节点Vn；

在上述遍历过程中如果遍历到目标存储节点V，则根据遍历过程输出初始存储节点Vs与目标存储节点V之间的路径。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

有助于根据业务需求快速的构建不同知识模型，发现电力大数据的信息中的隐藏价值，实现对跨地域、跨时间、跨空间信息资源的全景数据进行高效的分析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提出的智能电网大数据知识图谱的构建方法的流程示意图；

图2是本申请提出的广度优先搜索算法的算法流程图；