[发明专利]一种二次设备巡检知识图谱架构及二次设备智能巡检方法

权利要求书

1.一种二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，包括：

数据层，用于收集二次设备巡检领域涉及的结构化、半结构化和非结构化数据；

数据处理层，用于将结构化数据和非结构化数据进行预处理，再使用BIOES规范对实体和关系进行标记；

知识抽取层，用于针对不同输入类型的标记数据分别采用基于数据库、规则和深度学习方法提取实体和关系；

知识模型层，用于采用通用k-means聚类算法和余弦相似度算法将识别出来的实体和关系进行知识的融合；

知识管理层，用于对构建好的二次设备巡检知识图谱进行管理；

知识应用层，用于应用构建好的二次设备巡检知识图谱支撑智能巡视和智能定检规则电子化、智能搜索和异常处置的应用场景。

2.根据权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，所述数据处理层还用于对除人工标记的数据以外剩余的数据利用数据增强工具进行标记，其中，增强工具采用同义词转换和K-近邻分类实现。

3.根据权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，所述基于数据库知识抽取将结构化数据通过提取-翻译-加载转化为实体和关系；所述基于规则的知识抽取采用中文分词工具和正则表达式实现；所述基于深度学习的知识抽取利用中文分词、Word2Vec将文本转化为词向量，将词向量作为输入，使用双向长短记忆网络+条件随机场识别实体标签，使用卷积神经网络识别关系标签。

4.根据权利要求3所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，在结巴分词工具中加入电力专业词典，所述电力专业词典采用手工和信息熵方式构成。

5.根据权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，所述知识模型层采用Neo4j存储关系类知识和实体属性类知识。

6.根据权利要求5所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，实体属性类型包含设备类、保护类、告警类、异常类、动作类，关系描述相应地包含属于、作用于、告警、异常、动作类别；设备类节点与实体、概念图谱中的对应实体节点相链接，进而获得相关设备的属性与运行状态。

7.根据权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，所述知识管理层具体用于依据二次设备巡检规程、作业指导书、巡检规范对构建的知识图谱进行审核、校验，确保其符合实际应用要求。

8.根据权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，智能巡视项目包括通信状态、二次链路状态、电压电流回路、开入量信号、压板状态、定值校核、版本校核、纵联通道、装置自检、对时状态、保护功能和保护动作诊断。

9.根据权利要求8所述的二次设备巡检知识图谱架构，其特征在于，智能定检项目包括虚端子信号、交流采样精度、开关量回路、纵联通道、压板检查、定值校核、配置文件、整组试验、装置上电检查、厂站自动化、事件记录和异常次数统计。

10.一种二次设备智能巡检方法，基于如权利要求1所述的二次设备巡检知识图谱架构实施，所述二次设备智能巡检方法包括：

获取二次设备运行信息、一二次系统识别和巡视定检功能触发作为触发条件；

结合所述触发条件和所述二次设备巡检知识图谱架构，进行智能决策；

输出用于支持自动监视、自动巡视和自动定检工作的结果报告并执行。