一种基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法及系统与流程

本发明涉及电网，特别是一种基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法及系统。

背景技术：

1、在传统的电网故障分析和处理方法中存在两个主要缺点。首先，这些方法通常仅依赖于单一的数据源，如传感器数据或设备日志，无法充分收集和综合来自多个数据源的信息。因此，这种单一数据源的限制导致故障分析的准确性和全面性受到限制。

2、其次，在传统的电网故障处理方法中，通常依赖于专业维护人员的经验和现场调试。然而，这种依赖个体经验的方式存在多个问题。首先，人工经验具有主观性，可能导致误判和误操作。其次，依赖专业维护人员的经验会增加成本，并且可能受限于人力资源的限制。随着电网规模和复杂性的增加，仅依赖人工经验难以满足高效处理大量故障的需求。

技术实现思路

1、鉴于现有的电网故障分析方法通常仅基于单一的数据源存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何解决单一数据源的限制和人工经验依赖的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法，其包括应用跨模态对抗学习算法将结构化数据与非结构化语义知识进行对抗性融合，以构建多模态的异构知识图谱；基于观测学习理论构建与典型故障映射相对应的知识图谱异常检测模型，以判断发生的故障状态；采用增强学习框架实时调整故障检测策略，以增量更新和优化故障特征知识；运用蒙特卡洛树搜索与强化学习相结合的电网运行模拟方法，评估不同故障处置方案的预期效果；基于差分隐私保护的联邦学习框架，实现区域间电网故障知识图谱的协同优化。

5、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：构建多模态的异构知识图谱包括以下步骤：收集实时状态数据、历史故障案例和手工维修记录作为结构化数据，同时获取维修技术文档和检修规程作为非结构化文本数据；利用文本解析、实体提取和语义分析对非结构化文本进行处理，以提取故障语义特征；设计跨模态对抗学习框架包括语义空间映射模块、故障特征对齐模块和联合表示学习模块；通过跨模态对抗学习优化映射函数，以使结构化数据和非结构化文本的语义信息在共享语义空间中融合；在联合表示学习过程中，将从非结构化文本中提取的故障特征与结构化数据中的特征进行对齐，以提高特征的一致性和关联性；基于融合的异构知识，将结构化数据和非结构化文本的融合表达结果应用于多模态故障知识图谱的构建，并将不同类型的知识进行链接和关联。

6、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：构建与典型故障映射相对应的知识图谱异常检测模型包括以下步骤：通过统计分析历史故障案例和参数状态序列，提取典型故障模式的观测序列；利用马尔可夫过程建立时序异常检测模型，根据历史观测序列的状态转移规律判别当前观测是否符合典型故障模式的行为；融合先验故障知识约束优化模型参数，并通过在线密度估计方法实时跟踪模型参数的分布漂移情况；根据参数分布漂移情况捕捉模型参数分布的变化趋势，以判断当前观测是否存在故障状态的异常行为。

7、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：通过在线密度估计方法实时跟踪模型参数的分布漂移情况包括以下步骤：识别并汇总现有的故障案例以及专家经验，以形成先验故障知识库；分析故障模式、原因和影响，并抽象出相关的特征和模式作为模型的输入；设计模型参数化策略，并根据先验知识设定模型参数的先验分布或约束条件引导模型训练方向；选择或开发适用于实时数据流的密度估计算法，并设计参数漂移检测机制以确保模型能够捕捉到环境变化或系统演进；实施参数更新策略以适应检测到的漂移情况，并使用反馈数据进一步微调模型参数以优化故障检测性能；定期或持续评估模型表现，并与真实故障数据进行对比验证；根据评估结果调整模型和更新先验故障知识库，形成闭环学习。

8、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：环境变化包括，若先验故障知识详尽且可信，则直接用于指导模型参数的初始化和约束；若现有的先验知识有限或可信度不高，则需慎重将这些知识融入模型，并通过额外的数据驱动方法进行判断和修正；若在线环境保持稳定或模型参数变动不大，则采用参数跟踪机制来实时调整模型；若在线环境中参数发生快速漂移或存在突变情况，则引入带有遗忘因子的自适应学习方法来适应变化；若参数漂移缓慢且平滑，则允许低频率的漂移检测与纠正方法；若参数漂移速率快且不规则，需要实施高频率的监测和实时的密度估计方法以及时发现并适应漂移；若模型参数存在次优解会影响模型性能，则引入正则化或其他优化策略以避免陷入局部最优解；若模型表现始终稳定且保持良好性能，则适度放宽对次优处理策略的要求以减少计算负荷；若计算资源充足，则采用基于核密度估计或高斯混合模型估计密度；若存在充分的现场反馈机制，则实时获取故障反馈，并将故障反馈作为即时的先验知识用于模型优化；若现场反馈有限，则依靠模型自身进行自我调整，并依赖观察到的数据进行自我校准。

9、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：判断当前观测是否存在故障状态的异常行为包括以下步骤：构建马尔可夫模型描述参数状态序列的条件概率分布p(x1:t|θ)；利用贝叶斯规则，根据观测数据x1:t来推断参数的后验分布p(θ|x1:t)；当新状态xt+1到来时，计算参数分布的增量更新p(θ|x1:t+1)∝p(xt+1|θ)p(θ|x1:t)；利用变量θ的当前后验分布，预测下个状态的概率分布p(xt+1|x1:t)＝∫p(xt+1|θ)p(θ|x1:t)dθ；采用kl散度来测量在连续时间点上参数分布之间的差异；若实际观测值xt+1与预测分布之间的差异超过显著性水平，则判断当前观测存在故障状态的异常行为；在这个过程中，不断更新参数θ的后验分布以实现对故障判断的动态修正。

10、kl散度的具体公式如下：

11、

12、其中，p表示在时间点t的参数概率分布，而q表示在时间点t-1的参数分布，x表示状态空间中的一个特定点，p(x)和q(x)分别表示概率分布p和q在状态点x上的概率，dkl(p||q)表示真实分布p与分布q之间的kl散度。

13、作为本发明所述基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的一种优选方案，其中：采用增强学习框架实时调整故障检测策略包括以下内容：构建深层神经网络作为q函数近似器，以状态特征向量为输入，以各候选动作的q(s,a)值为输出；收集历史故障案例样本，并提取对应的状态描述s和采取的检测动作a，存储到样本池；随机采样一个状态-动作样本对(s,a)，并根据环境反馈得到的下个状态s'和奖励r；计算目标q值r+γ*maxq(s',a')，并将目标q值作为样本的学习目标；计算q网络输出与目标q的误差，并通过梯度下降更新网络参数；循环执行步骤，持续训练q网络以逼近最优状态-动作函数；对新状态输入q网络输出各检测动作的q值，并选择q值最大的作为当前最优检测策略；所述q值的更新公式如下：

14、

15、其中，q(s,a；θ)表示在状态s下采取动作a的估计值，θ表示当前q网络的参数，r表示在执行动作a后获得的即时奖励，α表示学习率，η表示未来奖励的折扣因子，s'表示下一个状态，a'表示在新状态s'下的所有可能动作的集合，θ'表示目标q网络的参数。

16、第二方面，本发明实施例提供了基于知识图谱的电网故障智能分析与处置系统，其包括融合模块，用于应用跨模态对抗学习算法将结构化数据与非结构化语义知识进行对抗性融合，以构建多模态的异构知识图谱；

17、判别模块，用于基于观测学习理论构建与典型故障映射相对应的知识图谱异常检测模型，以判断发生的故障状态；调整模块，用于采用增强学习框架实时调整故障检测策略，以增量更新和优化故障特征知识；评估模块，用于运用蒙特卡洛树搜索与强化学习相结合的电网运行模拟方法，评估不同故障处置方案的预期效果；优化模块，用于基于差分隐私保护的联邦学习框架，实现区域间电网故障知识图谱的协同优化。

18、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的步骤。

19、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于知识图谱的电网故障智能分析与处置方法的步骤。

20、本发明的有益效果为：本发明通过引入知识图谱技术和集成多源数据以全面了解电网的状态，并提供更准确和全面的故障分析以帮助识别潜在的问题和风险；结合智能算法和模型对故障进行分析和处置决策，以减少对专业维护人员经验的依赖，并提高故障处理的准确性和效率；通过提供更全面的故障分析和处理方案，改善了传统电网故障处理方法的局限性。