电力标准条件事件知识图谱的构建与应用：面向智能电网管理的数字化创新

本文创新性地提出条件事件知识图谱(CEKG)框架，针对电力标准(EPSs)文本中复杂逻辑规则建模难题，开发术语增强型BERT实体识别模型，实现标准文档结构化解析。通过融合Cypher查询与图算法构建变压器状态评估模型，验证了CEKG在电力设备智能运维中的实践价值，为能源行业数字化标准(SMART)提供方法论支撑。

　　

亮点速览

电力领域知识图谱(PKG)应用

自2016年起，电力知识图谱(PKG)研究从语义检索系统起步，至2018年后在故障诊断与调度优化领域取得突破性进展。典型案例包括：基于图神经网络的继电保护配置校验系统，以及融合知识推理的电网调度决策辅助平台。

EPSs专用CEKG架构

电力标准文档作为具有多层级、强逻辑特性的非结构化数据，GB/T 1.1-2020定义的14类标准要素在本研究中被重构为三维框架：

1. 结构层：解构标准文档的章节拓扑

2. 关系层：定义68种电力领域特定关系

3. 实体层：包含核心物理实体(如_XLPE电缆)与逻辑实体(如"当绝缘电阻<5MΩ时")

CEKG内在关系评估

采用知识表示学习(KRL)中的超平面平移(TransH)方法，通过几何约束方程验证节点关联性。典型案例显示，油浸式变压器故障诊断路径的向量相似度达0.92，显著高于传统XML存储方式(0.76)。

研究结论

1. 所建CEKG框架成功建模EPSs的层级特征与逻辑依赖，特别适用于包含"若-则"规则的设备状态评估场景

2. 术语增强型NER模型在有限数据集上F1值达89.7%，较基线模型提升12.3%

3. 基于生产规则的评估模型准确率91.4%，验证了CEKG在智能运维中的工程价值

作者贡献声明

胡一卓：方法论构建与论文执笔；王浩：算法实现；张崇兴：可视化设计；董明(通讯作者)：研究框架设计与基金支持。

利益冲突声明

所有作者声明不存在可能影响本研究客观性的财务或个人关系。