CN116581874A - 一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 - Google Patents
一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116581874A CN116581874A CN202310409771.5A CN202310409771A CN116581874A CN 116581874 A CN116581874 A CN 116581874A CN 202310409771 A CN202310409771 A CN 202310409771A CN 116581874 A CN116581874 A CN 116581874A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- knowledge graph
- data information
- module
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 42
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 40
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims abstract description 16
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 12
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00001—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by the display of information or by user interaction, e.g. supervisory control and data acquisition systems [SCADA] or graphical user interfaces [GUI]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统，属于电网故障处置领域，包括以下步骤，数据采集模块实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息，并将其传输至判定模块内；判定模块将内部预存的正常状态下的数值范围与实时采集的数据信息进行比对，以此判定实时采集的数据信息是否存在异常；信息处理模块中的对比单元将生成的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对；终端模块将分析结果的记录与发生异常的线路位置信息进行记录并分析结果进行发布。本发明提供的知识图谱的故障处置方案快速生成方法用于电网故障处置方案的快速生成，使工作人员更快的找到故障点，通过所选的最优解决方式进行维修检查，提高工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及基于知识图谱的电网故障处置技术领域，特别是一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统。
背景技术
在现代社会中，有人群生活的地方都离不开电，生产、交通、制造等各个领域也都离不开电的应用，同时，随着社会的发展，人们生活水平不断提高，对电力的依赖也逐渐上升，输、配电线路的搭接也相应的增多。
在社会发展的同时，土地资源的应用也日趋紧张，部分输、配电线路选择采用地埋的方式，若埋于底下的输、配电线路发生故障时，则无法精确的对故障位置进行定位，同时，对于故障原因也无法第一时间的被工作人员所获知，此时则会造成配电网无法安全的运行，同时恢复供电的时间也将无限拉长，致使输、配电线路工作效率降低，对生产与交通也会造成一定影响。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述和/或现有的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法中存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明所要解决的问题在于如何提供一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其包括，
数据采集模块实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息，并将其传输至判定模块内；
判定模块将内部预存的正常状态下的数值范围与实时采集的数据信息进行比对，以此判定实时采集的数据信息是否存在异常；
信息处理模块中的对比单元将生成的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对；
终端模块将分析结果的记录与发生异常的线路位置信息一并进行记录，随后将分析结果进行发布。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：所述判定模块内预存有配电网系统中各输、配电线路的数据信息在正常状态下的数值范围，判定模块将实时采集的数据信息与预存正常状态下的数值范围进行比对，以判定实时采集的数据信息是否存在异常，若实时采集的数据信息超出预存的数值范围，则判定为异常。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：采用D型行波测距的原理对发生异常的线路进行定位；D型波测距是一种双端行波测距方法，当线路发生故障时，自身发出的暂态行波信号向变电站两端母线同时传播，通过测量故障行波到达两端测量装置绝对时间之差，计算故障点到两端测量装置之间的距离，其表达式为：
其中，L表示测量端M与测量端N之间的距离，Xm表示故障点到测量端M的距离，Xn表示故障点到测量端N的距离，tm表示故障点初始暂态行波到测量端M的绝对时间，tn表示故障点初始暂态行波到达测量端N的绝对时间，v表示波速，有序条件概率表示为：
其中，i表示测量端M与测量端N之间的距离从1到L。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：所述信息处理模块内包括对比单元和压缩单元，将相关度最高的故障描述、与之对应的产生原因以及采用的处理方案传输至压缩单元进行压缩。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：判定模块输出的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对具体为：将判定模块输出的故障描述以词为单位进行划分，并将划分出的词做为判定模块输出的故障描述中的关键信息，随后在知识图谱中检索关键信息的同义词对，最后确定同义词对中与关键信息相关的语境信息以及属性信息，根据语境信息与属性信息得到同义词对的综合相关度。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：所述语境信息包括关键信息与同义词对的相关度；所述属性信息包括关键信息的属性以及关键信息属性的属性权重。
作为本发明所述一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法的一种优选方案，其中：所述终端模块将分析结果的记录进行保存的同时，对判定为异常的输、配电线路位置信息一并进行记录。
鉴于上述和/或现有的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成系统中存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明所要解决的问题在于如何提供一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成系统。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其包括，数据采集模块、判定模块、信息处理模块以及终端模块；
数据采集模块用于实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息；
判定模块用于判定实时采集的输、配电线路的数据信息是否存在异常；
信息处理模块对异常的数据信息进行分析，并将分析结果传输至终端模块内；
终端模块对分析结果的记录进行保存，并进行发布。
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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。
本发明有益效果为通过在对比单元内预存由各种输、配电线路异常状态的数据信息和与之对应的产生原因，以及针对不同异常原因采用的处理方案所形成的知识图谱，并与判定为异常的数据信息进行比对，以此可以更快的指定解决方案，以此提高工作人员的工作效率；通过采用D型行波测距的原理对输、配电线路发生故障的点位进行定位，使得工作人员可以更快的找到故障点，并通过所选的最优解决方式对其进行维修检查。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为实施例2中一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，包括以下步骤：
步骤一、数据采集模块100实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息，并将其传输至判定模块200内，判定模块200将内部预存的正常状态下的数值范围与实时采集的数据信息进行比对，以此判定实时采集的数据信息是否存在异常，若未存在异常，则判定模块200将实时采集的线路的数据信息删除。
步骤二、若判定存在异常，则判定模块200将判定为异常的数据信息之间固定时间内的数据信息与判定为异常的数据信息按时间先后顺序排列生成可视化的分析图表，并基于可视化的分析图表生成判定为异常数据信息的故障描述，随后将生成的故障描述传输至信息处理模块300内。
步骤三、信息处理模块300中的对比单元将生成的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对，并将相关度最高的故障描述、与之对应的产生原因以及采用的处理方案传输至压缩单元进行压缩，以此作为分析结果。
步骤四、终端模块400将分析结果的记录与发生异常的线路位置信息一并进行记录，随后将分析结果进行发布。
实施例2
参照图1，为本发明第二个实施例，该实施例还提供一种应用基于知识图谱的应急调度智能助手的方法的系统，其特征在于，数据采集模块100、判定模块200、信息处理模块300以及终端模块400。
数据采集模块100用于实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息。
判定模块200用于判定实时采集的输、配电线路的数据信息是否存在异常。
判定模块200内预存有配电网系统中各输、配电线路的数据信息在正常状态下的数值范围，判定模块200将实时采集的数据信息与预存正常状态下的数值范围进行比对，以判定实时采集的数据信息是否存在异常，若实时采集的数据信息超出预存的数值范围，则判定为异常。
若判定存在异常的数据信息时，则对该条线路进行定位并进行断电处理，随后工作人员对配电网系统的输、配电线路中可以转供的线路进行搜索，并将搜索后最优的线路作为供电线路，以此保证输、配电线路的正常使用，对线路进行定位具体为：采用D型行波测距的原理对发生异常的线路进行定位；D型波测距是一种双端行波测距方法，当线路发生故障时，自身发出的暂态行波信号向变电站两端母线同时传播，通过测量故障行波到达两端测量装置绝对时间之差，计算故障点到两端测量装置之间的距离，其表达式为：
其中，L表示测量端M与测量端N之间的距离，Xm表示故障点到测量端M的距离，Xn表示故障点到测量端N的距离，tm表示故障点初始暂态行波到测量端M的绝对时间，tn表示故障点初始暂态行波到达测量端N的绝对时间，V表示波速，有序条件概率表示为：
其中，i表示测量端M与测量端N之间的距离从1到L。
判定模块200判定数据信息异常后，判定模块200将判定为异常的数据信息之前固定时间内的数据信息与判定为异常的数据信息按时间先后顺序排列生成可视化的分析图表，并基于可视化的分析图表生成判定为异常数据信息的故障描述，随即将生成的故障描述传输至信息处理模块300内。
信息处理模块300内包括对比单元和压缩单元，信息处理模块300对异常的数据信息进行分析；对比单元内预存有各种异常状态下的故障描述和相对应的产生原因，以及针对产生异常原因采用的处理方案所形成的知识图谱；对比单元将判定模块200输出的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对，随后在知识图谱中筛选出相关度最高的故障描述、对应的产生原因以及采用的处理方案，并将其传输至压缩单元内，压缩单元将知识图谱中相关度最高的故障描述、产生原因以及所采用的处理方案进行压缩，以此作为分析结果，随后将其传输至终端模块400内，随后经由压缩单元对分析结果进行压缩，压缩完毕后信息处理模块300将压缩后的分析结果传输至终端模块400内。
终端模块400对分析结果的记录以及判定为异常的输、配电线路的位置信息一并进行记录，并经由工作人员查阅，制定维修方案。
在一个实施例中，判定模块200输出的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对具体为：将异常线路的数据信息故障描述以词为单位进行划分，并将划分出的词做为异常线路的数据信息故障描述中的关键信息，随后在对比单元内的知识图谱中检索关键信息的同义词对，最后确定同义词对中与关键信息相关的语境信息以及属性信息，根据语境信息与属性信息得到同义词对的综合相关度。
其中，语境信息包括关键信息与同义词对的相关度；属性信息包括关键信息的属性以及关键信息属性的属性权重。
通过采用本发明中将异常的数据信息与预存的数据信息所形成的知识图谱进行对比的方式，使得工作人员对输、配电线路发生故障时的处理时间缩短，同时工作人员可以针对多种应对方式进行分析，决定最优的解决方式，以此提高工作人员的工作效率，当工作人员确定解决方式后，结合由D型行波测距的原理对输、配电线路发生故障的点位进行的定位，使得工作人员可以更快的找到故障点，并通过所选的最优解决方式对其进行维修检查，进一步的提高了工作效率，降低输、配电线路因故障而造成的损失。
实施例3
本发明第三个实施例，其不同于前两个实施例的是：还包括
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
实施例4
本发明第四个实施例，其不同于前三个实施例的是：为对本发明中采用的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本发明方案进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
在社会发展的同时，土地资源的应用也日趋紧张，部分输、配电线路选择采用地埋的方式，若埋于底下的输、配电线路发生故障时，则无法精确的对故障位置进行定位，同时，对于故障原因也无法第一时间的被工作人员所获知，此时则会造成配电网无法安全的运行，同时恢复供电的时间也将无限拉长，致使输、配电线路工作效率降低，对生产与交通也会造成一定影响。本实施例利用传统方法和我方方法同时对同一故障进行处理，其检测对比结果如下表所示：
| 判断类别 | 传统方法 | 我方发明方法 |
| 故障定位时间 | 90min | 20min |
| 故障处置方案生成时间 | 20min | 5min |
| 效率 | 低 | 高 |
通过上述对比结果可以看出，本发明方法故障定位时间为20min比传统方法故障定位时间90min降低了70min，本发明方法的故障处置方案生成时间5min比传统方法故障处置方案生成时间20min减少了15min，且本发明方法检测效率高，节约了大量时间，也说明了本发明方法通过基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，能够改进传统方法的不足，为输、配电线路发生故障时快速确定地点并生成方案提供参考。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：包括
数据采集模块实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息，并将其传输至判定模块内；
判定模块将内部预存的正常状态下的数值范围与实时采集的数据信息进行比对，以此判定实时采集的数据信息是否存在异常；
信息处理模块中的对比单元将生成的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对；
终端模块将分析结果的记录与发生异常的线路位置信息一并进行记录，随后将分析结果进行发布。
2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：所述判定模块内预存有配电网系统中各输、配电线路的数据信息在正常状态下的数值范围，判定模块将实时采集的数据信息与预存正常状态下的数值范围进行比对，以判定实时采集的数据信息是否存在异常，若实时采集的数据信息超出预存的数值范围，则判定为异常。
3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：采用D型行波测距的原理对发生异常的线路进行定位；D型波测距是一种双端行波测距方法，当线路发生故障时，自身发出的暂态行波信号向变电站两端母线同时传播，通过测量故障行波到达两端测量装置绝对时间之差，计算故障点到两端测量装置之间的距离，其表达式为：
其中，L表示测量端M与测量端N之间的距离，Xm表示故障点到测量端M的距离，Xn表示故障点到测量端N的距离，tm表示故障点初始暂态行波到测量端M的绝对时间，tn表示故障点初始暂态行波到达测量端N的绝对时间，v表示波速，有序条件概率表示为：
其中，i表示测量端M与测量端N之间的距离从1到L。
4.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：所述信息处理模块内包括对比单元和压缩单元，将相关度最高的故障描述、与之对应的产生原因以及采用的处理方案传输至压缩单元进行压缩。
5.如权利要求2所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：判定模块输出的故障描述与知识图谱内预存的故障描述进行比对具体为：将判定模块输出的故障描述以词为单位进行划分，并将划分出的词做为判定模块输出的故障描述中的关键信息，随后在知识图谱中检索关键信息的同义词对，最后确定同义词对中与关键信息相关的语境信息以及属性信息，根据语境信息与属性信息得到同义词对的综合相关度。
6.如权利要求5所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：所述语境信息包括关键信息与同义词对的相关度；所述属性信息包括关键信息的属性以及关键信息属性的属性权重。
7.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法，其特征在于：所述终端模块将分析结果的记录进行保存的同时，对判定为异常的输、配电线路位置信息一并进行记录。
8.一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成系统，其特征在于：
包括：数据采集模块(100)、判定模块(200)、信息处理模块(300)以及终端模块(400)；
数据采集模块(100)用于实时采集配电网系统中输、配电线路的数据信息；
判定模块(200)用于判定实时采集的输、配电线路的数据信息是否存在异常；
信息处理模块(300)对异常的数据信息进行分析，并将分析结果传输至终端模块(400)内；
终端模块(400)对分析结果的记录进行保存，并进行发布。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310409771.5A CN116581874A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310409771.5A CN116581874A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116581874A true CN116581874A (zh) | 2023-08-11 |
Family
ID=87536743
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310409771.5A Pending CN116581874A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116581874A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117251331A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-19 | 常州满旺半导体科技有限公司 | 一种基于物联网的芯片性能数据监管传输系统及方法 |
| CN117471979A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司 | 一种基于数字孪生平台的数据采集处理方法及系统 |
-
2023
- 2023-04-17 CN CN202310409771.5A patent/CN116581874A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117251331A (zh) * | 2023-11-17 | 2023-12-19 | 常州满旺半导体科技有限公司 | 一种基于物联网的芯片性能数据监管传输系统及方法 |
| CN117251331B (zh) * | 2023-11-17 | 2024-01-26 | 常州满旺半导体科技有限公司 | 一种基于物联网的芯片性能数据监管传输系统及方法 |
| CN117471979A (zh) * | 2023-12-27 | 2024-01-30 | 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司 | 一种基于数字孪生平台的数据采集处理方法及系统 |
| CN117471979B (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-08 | 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司 | 一种基于数字孪生平台的数据采集处理方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116581874A (zh) | 一种基于知识图谱的故障处置方案快速生成方法及系统 | |
| CN105590146A (zh) | 一种基于大数据的电厂设备智能预测检修方法和系统 | |
| US20150094975A1 (en) | Wavelet transform system and method for voltage events detection and classification | |
| CN105631771A (zh) | 一种基于变权函数的多参数电缆状态评价方法 | |
| CN117420380A (zh) | 一种配电网故障预警、处置方法及系统 | |
| CN116821310B (zh) | 一种基于大模型和知识图谱的企业知识库问答系统 | |
| CN108957317A (zh) | 压水堆核电站发电机组轴瓦的检测方法、装置、计算机及存储介质 | |
| CN111402241A (zh) | 接触网数据的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Sun et al. | Data augmentation strategy for power inverter fault diagnosis based on wasserstein distance and auxiliary classification generative adversarial network | |
| CN109270410A (zh) | 基于能量比法的输电线路故障检测 | |
| CN109507992A (zh) | 一种机车制动系统部件的故障预测方法、装置及设备 | |
| CN110264055B (zh) | 部件危害性评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN115409063B (zh) | 医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统 | |
| CN114837902B (zh) | 一种风电机组健康度评估方法、系统、设备和介质 | |
| CN106338664B (zh) | 一种列车变流器故障诊断方法和装置 | |
| ShangGuan et al. | Fault diagnosis method of the on-board equipment of train control system based on rough set theory | |
| CN109709884B (zh) | 一种电力五防智能逻辑校验系统及方法 | |
| CN113077174A (zh) | 基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法 | |
| CN118040782A (zh) | 基于暂态功角稳定的新能源基地接入功率确定方法及系统 | |
| Cheng et al. | Application of System Operation and Maintenance Knowledge Base based on Machine Learning in Automobile Industry | |
| CN218567503U (zh) | 一种配电网系统故障类型的诊断系统 | |
| CN113435195B (zh) | 一种基于主变负载特性的缺陷智能诊断模型构建方法 | |
| CN111859594B (zh) | 地铁信号设备使用寿命评估方法及系统 | |
| Ji et al. | Reliability Study on Control Unit of Metro Train Auxiliary Inverter Based on Improved Monte Carlo Algorithm | |
| CN118014134A (zh) | 一种地下管线智能管理方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |