CN117114657A - 基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于电力巡检信息处理技术领域，具体涉及一种基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***及方法。该***通过知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同设备之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警。本发明使预警信息可以在不同电力设备节点之间传播，在较少的电力设备样例中进行准确的判断。

Description

基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***及方法
技术领域
本发明属于电力巡检信息处理技术领域，具体涉及一种基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***及方法。
背景技术
变电侧设备作为电网的核心枢纽点，其可靠性和稳定性程度直接决定了电网运行可靠与否。分析变电领域相关的电力事故数据，发现相关事故均集中于相关人员误操作和巡检不及时两个方面。这是由两方面的原因造成的，一是变电设备种类繁多导致巡检要求及规范非常复杂，对工作人员专业素养要求极高，二是变电设备分布不均，巡检移动范围大，同时缺乏全局信息统筹，无法及时预见设备故障，使得巡检效率低下，相关人员工作负担繁重。亟待通过加快电网基础设施智能化、数字化改造以减少对巡检人员的依赖，提升巡检的效率和质量，确保电网的安全、可靠、稳定运行。
电网基础设施智能化、数字化改造的其中一个重要方向就是对设备进行自动预警，为使信息在知识图网络上进行有效、高效且自动化的传播，人们进行了许多相关研究。近年来，受生物脑技术的启发，许多研究者结合知识图谱中的先验知识对神经网络进行训练，并取得了较好的效果。因此，结合知识图谱中的知识，使得预警模型能够在较少的电力设备样例中进行准确的判断成为一个极具意义的科学问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***及方法，可以使预警信息可以在不同电力设备节点之间传播，在较少的电力设备样例中进行准确的判断。
本发明提出的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***，包括面向电力设备的知识图谱构建模块、基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块和预警信息识别模块；所述知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同设备之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警。
进一步优选，所述基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块，首先采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；信息传播模块采用自注意力和交叉注意力机制对图中节点的信息进行迭代更新；使用迭代表征增强图卷积神经网络动态更新电力设备的预警状态的表征；迭代表征增强图卷积神经网络（Att-GRN）将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络，利用自注意力和交叉注意力机制来进行各个电力设备节点及其关系的上下文信息建模，输出每个电力设备节点增强后的特征表示。
进一步优选，所述面向电力设备的知识图谱构建模块，采用半自动的方式对知识进行构建；结合电力巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；其次，根据实体间词向量的距离自动从语料库中发现新的实体；之后，使用实体消歧技术，对发现的实体进行过滤，并进行人工的筛选；最终将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
进一步优选，所述迭代表征增强图卷积神经网络包括基于自注意力的节点表征增强模块和基于交叉注意力的边表征增强模块，以迭代的方式更新特征。
进一步优选，本发明的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法，包括如下步骤：
步骤1.采用半自动的方式对电力设备巡检知识图谱进行构建；
步骤2.利用基于自注意力和交叉注意力的迭代表征增强图卷积神经网络（Att-GRN）传播预警信息；
步骤2.1.采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；
步骤2.2.采用自注意力机制在不同节点间传播上下文信息，从而动态调整节点中的关键信息，过滤噪声以增强节点的特征表示；自注意力机制动态分配节点中不同位置的重要性权重；其数学表达式如下：
；
；
其中，X表示自注意力机制更新后的节点的特征表示，O表示更新前节点的特征表示，Q、K、V分别表示将每个节点的特征表示映射为查询向量、键向量、值向量的线性网络，dk为节点的特征表示的维度，Softmax为自注意力机制的激活函数，T表示转置；FFN表示一个具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；MH表示多头注意力；SA表示自注意力机制；
步骤2.3.采用交叉注意力机制在不同节点以及与节点关联的边之间传播上下文信息，增加节点和边之间的交互，以增强节点和边的特征表示；其数学表达式如下：
；
；
；
；
其中，表示交叉注意力机制更新后的节点特征，Y表示边的初始特征，/>表示交叉注意力机制更新后的边特征，/>表示用于更新节点特征的交叉注意力模块，表示用于更新边特征的交叉注意力模块，/>表示用于节点进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；/>表示用于边进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；
步骤2.4.迭代表征增强图卷积神经网络对电力设备的预警信息进行传播；该迭代表征增强图卷积神经网络将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络的上下文信息扩散的特点将预警信息传播给各个节点及与节点关联的边，最终迭代更新得到每个电力设备节点及电力设备节点之间的关系增强后的特征表示；
步骤3.利用预警信息识别模块对迭代表征增强图卷积神经网络的输出信息进行判断，判断哪些电力设备需要预警，输出预警结果。
进一步优选，所述电力设备巡检知识图谱的构建过程如下：
步骤1.1.结合电力设备巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；
步骤1.2.再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；
步骤1.3.利用实体抽取技术，从电力设备巡检语料库中抽取出备选实体；
步骤1.4.根据备选实体与人工选择的实体间词向量的余弦距离，自动从电力设备巡检语料库中发现与人工选择的实体的词向量的余弦距离在设定阈值范围内的新实体；
步骤1.5.使用实体消歧技术，对发现的新实体进行过滤，并进行人工的筛选；
步骤1.6.节点包括电力设备节点和电力设备属性节点，将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
进一步优选，步骤3使用Sigmoid激活函数对每个节点的输出进行归一化，并采用二元交叉熵损失函数计算损失对迭代表征增强图卷积神经网络进行训练。
本发明提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
本发明提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
本发明先构建电力设备巡检知识图谱，然后基于所构建的电力设备巡检知识图谱中每个节点为电力设备的语义信息，对预警知识进行传播，利用知识图谱与图卷积的方式组合并进行电力设备的故障判断。本发明采用迭代表征增强图卷积神经网络（Att-GRN），该网络利用自注意力机制得到图中每个节点更好的表征，随后交叉注意力机制进行节点和边的信息交互，将预警信息通过图卷积传播到整个网络。
附图说明
图1为基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***结构框图。
图2为迭代表征增强图卷积神经网络的推理过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步详细阐明本发明。
参照图1，本实施例提出的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***，包括面向电力设备的知识图谱构建模块、基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块和预警信息识别模块；所述知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同设备之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警。
本实施例中，所述面向电力设备的知识图谱构建模块，采用半自动的方式对知识进行构建；结合电力巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；其次，根据实体间词向量的距离自动从语料库中发现新的实体；之后，使用实体消歧技术，对发现的实体进行过滤，并进行人工的筛选；最终将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
本实施例中，所述迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块，首先采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；信息传播模块采用自注意力和交叉注意力机制对图中节点和边的信息进行动态更新；使用迭代表征增强图卷积神经网络对电力设备的预警状态信息进行传播；迭代表征增强图卷积神经网络将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络的知识扩散的特点将信息传播给各个电力设备节点，最终输出每个电力设备节点的特征表示。
本实施例中，所述预警信息识别模块，使用Sigmoid激活函数对每个节点的输出进行归一化。采用二元交叉熵损失函数计算损失并进行训练。
参照图2，本实施例的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法，包括如下步骤：
步骤1.采用半自动的方式对电力设备巡检知识图谱进行构建；
步骤1.1.结合电力设备巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；
步骤1.2.再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；
步骤1.3.利用实体抽取技术，从电力设备巡检语料库中抽取出备选实体；
步骤1.4.根据备选实体与人工选择的实体间词向量的余弦距离，自动从电力设备巡检语料库中发现与人工选择的实体的词向量的余弦距离在设定阈值范围内的新实体；
步骤1.5.使用实体消歧技术，对发现的新实体进行过滤，并进行人工的筛选；
步骤1.6.节点包括电力设备节点和电力设备属性节点，将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
步骤2.利用迭代表征增强图卷积神经网络（Att-GRN）传播预警信息；
步骤2.1.采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；
步骤2.2.采用自注意力机制在不同节点间传播上下文信息，从而动态调整节点中的关键信息，过滤噪声以增强节点的特征表示；自注意力机制动态分配节点中不同位置的重要性权重；其数学表达式如下：
；
；
其中，X表示自注意力机制更新后的节点的特征表示，O表示更新前节点的特征表示，Q、K、V分别表示将每个节点的特征表示映射为查询向量、键向量、值向量的线性网络，dk为节点的特征表示的维度，Softmax为自注意力机制的激活函数，T表示转置；FFN表示一个具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；MH表示多头注意力；SA表示自注意力机制；多头注意力是堆叠多层自注意力机制。
步骤2.3.采用交叉注意力机制在不同节点以及与节点关联的边之间传播上下文信息，增加节点和边之间的交互，以增强节点和边的特征表示，从而一定程度上消除噪声信息；其数学表达式如下：
；
；
；
；
其中，表示交叉注意力机制更新后的节点特征，Y表示边的初始特征，/>表示交叉注意力机制更新后的边特征，/>表示用于更新节点特征的交叉注意力模块，表示用于更新边特征的交叉注意力模块，/>表示用于节点进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；/>表示用于边进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；
步骤2.4.迭代表征增强图卷积神经网络对电力设备的预警信息进行传播；该迭代表征增强图卷积神经网络将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络的上下文信息扩散的特点将预警信息传播给各个节点及与节点关联的边，最终迭代更新得到每个电力设备节点及电力设备节点之间的关系增强后的特征表示；
步骤3.利用预警信息识别模块对迭代表征增强图卷积神经网络的输出信息进行判断，判断哪些电力设备需要预警，输出预警结果：使用Sigmoid激活函数对每个节点的输出进行归一化，并采用二元交叉熵损失函数计算损失对迭代表征增强图卷积神经网络进行训练。在进行测试时，将归一化后输出值超过阈值0.5的电力设备作为需要进行预警的电力设备。
二元交叉熵损失函数Loss的具体数学表达式如下：
；
其中，N表示图中的结点数量，为第i个真实标签，/>为第i个节点预测标签的概率分布，通过Sigmoid激活函数对节点预测标签的概率分布进行归一化。
采用准确率作为本发明方法的评价指标，具体为将判断预警正确的样本数除以总测试样本数。
在另一实施例中，提供了一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意实施例中的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
本实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
以上所述的具体实施方案，进一步详细地说明了本发明的目的、技术方案和技术效果。所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方案而已，并非用以限定本发明的范围，任何本领域的技术人员，在不脱离本发明思想和原则的前提下所做出的等同变化与修改，均应属于本发明保护的范围。

Claims (8)

1.基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***，其特征在于，包括面向电力设备的知识图谱构建模块、基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块和预警信息识别模块；所述知识图谱构建模块从电力设备语料库中抽取电力设备的相关语料并构建电力设备巡检知识图谱；信息传播模块利用构建完成的电力设备巡检知识图谱，结合迭代表征增强图卷积神经网络，使得电力设备的故障信息可以在不同电力设备节点之间进行传播；所述预警信息识别模块对传播后的信息进行故障判断，并进行预警；
所述基于迭代表征增强图卷积神经网络的信息传播模块，首先采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；信息传播模块采用自注意力和交叉注意力机制对图中节点和边的信息进行迭代更新；使用迭代表征增强图卷积神经网络动态更新电力设备的预警状态的表征；迭代表征增强图卷积神经网络将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络，利用自注意力和交叉注意力机制来进行各个电力设备节点及其关系的上下文信息建模，输出每个电力设备节点增强后的特征表示。
2.根据权利要求1所述的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***，其特征在于，所述面向电力设备的知识图谱构建模块，采用半自动的方式对知识进行构建；结合电力巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；其次，根据实体间词向量的距离自动从语料库中发现新的实体；之后，使用实体消歧技术，对发现的实体进行过滤，并进行人工的筛选；最终将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
3.根据权利要求1所述的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警***，其特征在于，所述迭代表征增强图卷积神经网络包括基于自注意力的节点表征增强模块和基于交叉注意力的边表征增强模块，以迭代的方式更新特征。
4.基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1.采用半自动的方式对电力设备巡检知识图谱进行构建；
步骤2.利用基于自注意力和交叉注意力的迭代表征增强图卷积神经网络传播预警信息；
步骤2.1.采用邻接矩阵对电力设备巡检知识图谱进行建模，将具有联系的电力设备在电力设备巡检知识图谱标1表示，否则为0；
步骤2.2.采用自注意力机制在不同节点间传播上下文信息，从而动态调整节点中的关键信息，过滤噪声以增强节点的特征表示；自注意力机制动态分配节点中不同位置的重要性权重；其数学表达式如下：
；
；
其中，X表示自注意力机制更新后的节点的特征表示，O表示更新前节点的特征表示，Q、K、V分别表示将每个节点的特征表示映射为查询向量、键向量、值向量的线性网络，dk为节点的特征表示的维度，Softmax为自注意力机制的激活函数，T表示转置；FFN表示一个具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；MH表示多头注意力；SA表示自注意力机制；
步骤2.3.采用交叉注意力机制在不同节点以及与节点关联的边之间传播上下文信息，增加节点和边之间的交互，以增强节点和边的特征表示；其数学表达式如下：
；
；
；
；
其中，表示交叉注意力机制更新后的节点特征，Y表示边的初始特征，/>表示交叉注意力机制更新后的边特征，/>表示用于更新节点特征的交叉注意力模块，/>表示用于更新边特征的交叉注意力模块，/>表示用于节点进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；/>表示用于边进行特征映射的具有两个全连接层和残差连接的前馈网络；
步骤2.4.迭代表征增强图卷积神经网络对电力设备的预警信息进行传播；所述迭代表征增强图卷积神经网络将各个预警信息的词向量作为输入，通过迭代表征增强图卷积神经网络的上下文信息扩散的特点将预警信息传播给各个节点及与节点关联的边，最终迭代更新得到每个电力设备节点及电力设备节点之间的关系增强后的特征表示；
步骤3.利用预警信息识别模块对迭代表征增强图卷积神经网络的输出信息进行判断，判断哪些电力设备需要预警，输出预警结果。
5.根据权利要求4所述的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法，其特征在于，所述电力设备巡检知识图谱的构建过程如下：
步骤1.1.结合电力设备巡检语料库结构化的特点，首先构建实体词典，包括设备、信号灯、电压、温度；
步骤1.2.再根据实体词典设计实体间的关系，实体间的关系包括电力设备的从属关系、位置耦合关系；
步骤1.3.利用实体抽取技术，从电力设备巡检语料库中抽取出备选实体；
步骤1.4.根据备选实体与人工选择的实体间词向量的余弦距离，自动从电力设备巡检语料库中发现与人工选择的实体的词向量的余弦距离在设定阈值范围内的新实体；
步骤1.5.使用实体消歧技术，对发现的新实体进行过滤，并进行人工的筛选；
步骤1.6.节点包括电力设备节点和电力设备属性节点，将电力设备节点作为中心节点，电力设备属性节点为普通节点，以电力设备与电力设备属性之间的联系为边构建完整的电力设备巡检知识图谱。
6.根据权利要求4所述的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法，其特征在于，步骤3使用Sigmoid激活函数对每个节点的输出进行归一化，并采用二元交叉熵损失函数计算损失对迭代表征增强图卷积神经网络进行训练。
7.一种非易失性计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行权利要求5-6任意一项所述的基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
8.一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求5-6任意一项基于电力设备巡检知识图谱的故障信息预警方法。
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