CN110955783B - 一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法 - Google Patents

一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，包括如下步骤：步骤100、利用知识图谱建立主网和配网不同电压等级的管理模型；步骤200、将不同电压等级的主网和配网管理模型进行拼接，拼接时针对缺失的信息，采用CoR‑PRA进行电网模型的信息补全；步骤300、根据未来态对主网和配网的知识图谱进行更新，从而实现对管理模型的更新；本发明基于知识图谱对主网和配网中的管理模型信息进行补全，可以克服管理模型红信息缺失和冲突时的拼接困难，通过概率组合的关系来对管理模型的信息进行补全，该补全过程以概率为基础进行计算，能够实现信息补全过程中的自我更新和覆盖，实现对管理模型的自动常态化更新。

Description

一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法
技术领域
本发明实施例涉及电网调度管理技术领域，具体涉及一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法。
背景技术
主配网信息融合和协调管理是主配网一体化管理模型的核心，其关键是主网模型和配网模型需要具备统一的设备信息和实体关系。主网模型与配网模型拼接过程中，由于设备厂家不同和信息缺失或冲突等问题造成了拼接困难、主配网信息可用性不高、拼接过程智能化水平较低等问题。
为了解决这些困难，本发明利用知识图谱中的知识推理技术实现管理模型信息的补全。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，以解决现有技术中信息补全过程中数据可用性不高和不能自主更新的问题。
为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：
一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，包括如下步骤：
步骤100、利用知识图谱建立主网和配网不同电压等级的管理模型；
步骤200、将不同电压等级的主网和配网管理模型进行拼接，拼接时针对缺失的信息，采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全；
步骤300、根据未来态对主网和配网的知识图谱进行更新，从而实现对管理模型的更新。
作为本发明的一种优选方案，所述管理模型包括历史态信息和当前态信息。
作为本发明的一种优选方案，在步骤100中根据投运计划、停电计划、源网荷平衡建立220kV、110kV主网的知识图谱KG1和KG2，同时建立35kV、10kV和35kV配网的知识图谱KG3、KG4和KG5。
作为本发明的一种优选方案，所述主网和配网中的设备和线路采用三元关系组<h，r，t>表示，其中h表示电站的头实体，t表示用户的尾实体，r表示供电两者之间的关系。
作为本发明的一种优选方案，在步骤200中，对所述管理模型进行拼接且头实体、尾实体或供电两者之间的关系缺失时，将知识图谱中的路径设定为特征，并通过路径计算得到对应的特征值进行推理预测。
作为本发明的一种优选方案，在步骤200中采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全的具体步骤为：
步骤201、生成初步的搜索路径；
步骤202、计算搜索路径特征的概率，并得到主配电网知识图谱中的路径特征概率；
步骤203、再次生成候选的常量路径，在候选的常量路径上生成更长的路径特征候选集。
作为本发明的一种优选方案，在步骤201中，通过路径搜索生成以头实体为起点的路径小于长度阈值lmax的集合Lh，并生成以尾实体为起点的路径小于长度阈值lmax的集合Lt。
作为本发明的一种优选方案，在步骤202中，对于路径πh∈Lh，计算路径πh正向由h到节点x的概率P(h→x；πh)，以及沿着路径πh正向由x到节点h的概率
Figure BDA0002292062250000021
对路径πt∈Lt，计算由t到节点x的概率P(t→x；πt)，以及沿着路径πt正向由x到节点t的概率
Figure BDA0002292062250000022
将所有的x保存至常量候选集N中。
作为本发明的一种优选方案，在步骤203中生成候选的常量路径的具体步骤为：
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果P(t→x|πt)>0，则生成路径特征即关系特征
Figure BDA0002292062250000031
其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure BDA0002292062250000032
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果
Figure BDA0002292062250000033
则生成路径特征即关系特征P(c→t；πt)，其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure BDA0002292062250000034
作为本发明的一种优选方案，在步骤203中生成更长的路径特征候选集的具体步骤为：
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当P(s←x|πs)>0且
Figure BDA0002292062250000035
Figure BDA0002292062250000036
就生成路径
Figure BDA0002292062250000037
并且更新其覆盖度，即
Figure BDA0002292062250000038
同时更新其准确度即
Figure BDA0002292062250000039
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当
Figure BDA00022920622500000310
且P(t←x|πt)>0，就生成路径
Figure BDA00022920622500000311
并且更新其覆盖度，即
Figure BDA00022920622500000312
同时更新其准确度即
Figure BDA00022920622500000313
Figure BDA00022920622500000314
本发明的实施方式具有如下优点：
本发明基于知识图谱对主网和配网中的管理模型信息进行补全，可以克服管理模型红信息缺失和冲突时的拼接困难，能够依据已有的信息建立建立搜索路径和生成常量路径，通过概率组合的关系来对管理模型的信息进行补全，该补全过程以概率为基础进行计算，能够实现信息补全过程中的自我更新和覆盖，实现对管理模型的自动常态化更新。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1基于知识图谱的主配网管理模型流程图；
图2基于CoR-PRA的主配网管理模型信息补全流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1和图2所示，本发明提供了一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，包括如下步骤：
步骤100、利用知识图谱建立主网和配网不同电压等级的管理模型。
所述管理模型包括历史态信息和当前态信息。根据投运计划、停电计划、源网荷平衡建立220kV、110kV主网的知识图谱KG1和KG2，同时建立35kV、10kV和35kV配网的知识图谱KG3、KG4和KG5。
采用自顶而下的方法建立知识图谱KG1和KG2，所述主网和配网中的设备和线路采用三元关系组<h，r，t>表示，其中h表示电站的头实体，t表示用户的尾实体，r表示供电两者之间的关系，关系r以有向边表示，从头实体指向尾实体。
步骤200、将不同电压等级的主网和配网管理模型进行拼接，拼接时针对缺失的信息，采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全。
对所述管理模型进行拼接且头实体、尾实体或供电两者之间的关系缺失时，将知识图谱中的路径设定为特征，并通过路径计算得到对应的特征值进行推理预测。
CoR-PRA是一种采用知识归纳的图结构推理方法，其通过改变路径特征搜索策略。使得知识图谱涵盖更多语义信息特征，主要包含常量的图结构。
在步骤200中采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全的具体步骤为：
步骤201、生成初步的搜索路径；
步骤202、计算搜索路径特征的概率，并得到主配电网知识图谱中的路径特征概率；
步骤203、再次生成候选的常量路径，在候选的常量路径上生成更长的路径特征候选集。
在步骤201中，通过路径搜索生成以头实体为起点的路径小于长度阈值lmax的集合Lh，并生成以尾实体为起点的路径小于长度阈值lmax的集合Lt。
在步骤202中，对于路径πh∈Lh，计算路径πh正向由h到节点x的概率P(h→x；πh)，以及沿着路径πh正向由x到节点h的概率
Figure BDA0002292062250000051
Figure BDA0002292062250000052
对路径πt∈Lt，计算由t到节点x的概率P(t→x；πt)，以及沿着路径πt正向由x到节点t的概率
Figure BDA0002292062250000053
将所有的x保存至常量候选集N中。
在步骤203中生成候选的常量路径的具体步骤为：
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果P(t→x|πt)>0，则生成路径特征即关系特征
Figure BDA0002292062250000054
其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure BDA0002292062250000055
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果
Figure BDA0002292062250000056
则生成路径特征即关系特征P(c→t；πt)，其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure BDA0002292062250000057
在步骤203中生成更长的路径特征候选集的具体步骤为：
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当P(s←x|πs)>0且
Figure BDA0002292062250000061
Figure BDA0002292062250000062
就生成路径
Figure BDA0002292062250000063
并且更新其覆盖度，即
Figure BDA0002292062250000064
同时更新其准确度即
Figure BDA0002292062250000065
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当
Figure BDA0002292062250000066
且
Figure BDA0002292062250000067
Figure BDA0002292062250000068
就生成路径
Figure BDA0002292062250000069
并且更新其覆盖度，即
Figure BDA00022920622500000610
同时更新其准确度即
Figure BDA00022920622500000611
Figure BDA00022920622500000612
步骤300、根据未来态投运计划、停电计划等信息对主网和配网的知识图谱进行更新，从而实现对管理模型的更新。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤100、利用知识图谱建立主网和配网不同电压等级的管理模型；
步骤200、将不同电压等级的主网和配网管理模型进行拼接，拼接时针对缺失的信息，采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全，所述CoR-PRA是一种采用知识归纳的图结构推理方法；
步骤300、根据未来态对主网和配网的知识图谱进行更新，从而实现对管理模型的更新；
在步骤200中，对所述不同电压等级的主网和所述配网管理模型进行拼接且头实体、尾实体或供电两者之间的关系缺失时，将知识图谱中的路径设定为特征，并通过路径计算得到对应的特征值进行推理预测；
在步骤200中采用CoR-PRA进行电网模型的信息补全的具体步骤为：
步骤201、生成初步的搜索路径；
步骤202、计算搜索路径特征的概率，并得到主配电网知识图谱中的路径特征概率；
步骤203、再次生成候选的常量路径，在候选的常量路径上生成更长的路径特征候选集。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，所述管理模型包括历史态信息和当前态信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，在步骤100中根据投运计划、停电计划、源网荷平衡建立220kV、110kV主网的知识图谱KG1和KG2，同时建立35kV、10kV和35kV配网的知识图谱KG3、KG4和KG5。
4.根据权利要求3所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，所述主网和配网中的设备和线路采用三元关系组<h，r，t>表示，其中h表示电站的头实体，t表示用户的尾实体，r表示供电两者之间的关系。
5.根据权利要求1所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，在步骤201中，通过路径搜索生成以头实体为起点的路径小于长度阈值lmax的集合Lh，并生成以尾实体为起点的路径小于长度阈值Lmax的集合Lt。
6.根据权利要求5所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，在步骤202中，对于路径πh∈Lh，计算路径πh正向由h到节点x的概率P(h→x；πh)，以及沿着路径πh正向由x到节点h的概率
Figure FDA0004048265740000021
对路径πt∈Lt，计算由t到节点x的概率P(t→x；πt)，以及沿着路径πt正向由x到节点t的概率
Figure FDA0004048265740000022
将所有的x保存至常量候选集N中。
7.根据权利要求6所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，在步骤203中生成候选的常量路径的具体步骤为：
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果P(t→x|πt)>0，则生成路径特征即关系特征
Figure FDA0004048265740000023
其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure FDA0004048265740000024
对每一个(x∈N，π∈Lt)的组合，如果
Figure FDA0004048265740000025
则生成路径特征即关系特征P(c→t；πt)，其中c＝x，并将路径特征对应的覆盖度值加1，即
Figure FDA0004048265740000026
8.根据权利要求7所述的一种基于知识推理的主配网统一管理模型信息补全方法，其特征在于，在步骤203中生成更长的路径特征候选集的具体步骤为：
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当P(s←x|πs)>0且
Figure FDA0004048265740000027
Figure FDA0004048265740000031
就生成路径
Figure FDA0004048265740000032
并且更新其覆盖度，即
Figure FDA0004048265740000033
同时更新其准确度即
Figure FDA0004048265740000034
对每一个组合(x∈N，πh∈Lh，πt∈Lt)，当
Figure FDA0004048265740000035
且P(t←x|πt)>0，就生成路径
Figure FDA0004048265740000036
并且更新其覆盖度，即
Figure FDA0004048265740000037
同时更新其准确度即Pre
Figure FDA0004048265740000038
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