电网运行态势知识图谱智能构建技术

本文件规定了电网运行态势知识图谱智能构建与管理的总体要求，包括电网运行态势知识图谱定义、 电网运行态势知识图谱构建方式以及管理方式。 本文件适用于电网运行态势知识图谱智能构建与管理标准，用于支撑电网智能调控系统的研制、开 发和测试。电网运行态势知识图谱是指使用图模型描述电网稳定态势知识与电网物理设备之间的关联关系，实 现电网稳定态势知识的直观表达。电网运行态势知识图谱可根据用户的关注程度分为系统级知识图谱与 设备级知识图谱，实现了电网运行态势知识的分层管理，帮助使用用户直观了解电网的运行态势。

系统级知识图谱构建流程如图 1 所示，包括但不限于： （1）知识生成： 1）基于电网量测数据，利用电网机理与机器学习算法，包括但不限于强化学习、图卷积神经网络、 随机森林等方法开展电网运行态势指标计算，生成静态评估指标与暂态评估指标；基于输入数据与 静态评估、暂态评估指标，生成切机、切负荷等电网辅助控制策略；基于输入数据，利用数据挖掘 算法，包括但不限于线性回归、贝叶斯网络、循环神经网络等方法开展电网时空特性分析，生成电 网时空轨迹聚类、相似性、相关性、趋势预测分析结果； 2）基于电网仿真计算，开展电网运行态势指标计算，计算电压安全指标、功角安全指标； （2）知识融合：对知识生成步骤中输出的电网评估指标、控制策略等信息进行数据清洗校正并统 一设备编码，实现知识融合； （3）知识加工：对融合后的知识进行本体抽取，抽取出发电机、母线等物理实体，各类静态评估 与暂态评估指标、扰动控制策略、时空关联特性等虚拟数字实体以及拓扑连接关系等，结合知识图谱概 念模型生成初步的系统级知识图谱；利用机器学习算法，挖掘知识图谱中实体之间新的关联关系，并对 知识的质量进行评估，舍弃质量较低的知识。