一种基于知识图谱的储能系统问答系统及方法与流程

本技术涉及知识图谱，尤其涉及一种基于知识图谱的储能系统问答系统及方法。

背景技术：

1、以锂离子电池为代表的电化学储能电站正迎来快速发展期，已成为支撑新型电力系统建设的关键基础设施。储能系统通常由电池簇、bms（电池管理系统）、pcs（储能变流器）、空调系统、消防系统等多个子系统构成，结构复杂、设备种类繁多，对运维人员的专业知识储备要求较高。

2、目前，针对储能电站运维知识的获取与故障诊断，主要采用以下方案：一是基于关键词匹配或目录导航的传统文档检索方式，用户需预先知晓文档存储位置或准确关键词方可定位所需信息；二是基于通用大语言模型的智能问答系统，利用其自然语言理解能力进行开放式问答；三是基于规则引擎的故障诊断系统，通过预设规则对设备状态进行判断并输出诊断结果。此外，部分储能管理平台虽集成了知识库功能，但多以静态文档库形式存在，缺乏对专业知识的结构化组织与智能推理能力。

3、然而，知识检索依赖关键词匹配或目录导航，用户需知晓具体文档位置或准确关键词才能找到答案，检索效率低、用户体验差；通用大模型虽具备强大的语言理解能力，但缺乏储能领域专业知识，对电池soc、soh、充放电策略等专业概念理解不准确，无法满足专业运维需求；知识孤岛现象严重，储能设备的说明书、运维规程、故障案例、历史经验等知识分散在不同系统中，难以统一检索和复用，知识利用率较低；以及缺乏上下文理解能力，目前问答系统无法理解多轮对话的上下文，用户需一次性完整描述问题，否则系统难以准确把握用户意图。

技术实现思路

1、本技术提供了一种基于知识图谱的储能系统问答系统及方法，以解决现有的储能系统专业知识分散以及问答系统专业性不足的技术问题。

2、本技术第一方面提供了一种基于知识图谱的储能系统问答系统，包括：

3、交互模块、问答服务模块、知识管理模块；

4、所述交互模块被配置为：

5、接收自然语言问题；

6、所述问答服务模块被配置为：

7、确定所述自然语言问题的意图类型；所述意图类型包括：知识查询、故障诊断、操作指导；

8、确定所述自然语言问题中的储能实体参数；所述储能实体参数包括：储能实体设备、储能参数、故障类型；

9、基于所述意图类型和所述储能实体参数，利用所述知识管理模块进行检索，生成目标检索结果；

10、将所述目标检索结果进行融合并按照相关性进行排序，确定参考文本；所述参考文本为融合后的检索结果按照相关性排序靠前的预设数量文本；

11、将所述参考文本输入至大语言模型中，生成答案；所述大语言模型利用参考文本以及对应的答案所训练。

12、在一些实施例中，所述知识管理模块配置有知识图谱，所述知识图谱包括实体层、关系层、属性层；

13、所述实体层用于定义储能实体设备以及储能参数；所述储能实体设备包括电池簇、电池模组、电池管理系统、储能变流器、空调、汇流柜、消防系统；所述储能参数包括：荷电状态、健康状态、充放电功率、温度、电压；

14、所述关系层用于定义所述储能实体设备之间的所属关系、所述储能实体设备与所述储能参数的对应关系、所述储能实体设备的故障类型以及操作规程；

15、所述属性层用于定义所述储能实体设备的属性信息；所述属性信息包括：储能实体设备的额定容量、充放电倍率、循环寿命。

16、在一些实施例中，所述知识管理模块配置有知识库，所述知识库包括：设备手册库、运维规程库、故障案例库、专业知识库；

17、所述设备手册库用于存储各个类型储能实体设备的产品说明书以及技术规格书；

18、所述运维规程库用于存储储能电站运维规程、安全规范、操作手册；

19、所述故障案例库用于存储历史故障记录、故障现象、原因分析、处理方法；

20、所述专业知识库用于存储储能行业标准、规范、制度。

21、在一些实施例中，所述问答服务模块被进一步配置为：

22、基于所述意图类型和所述储能实体参数，利用所述知识图谱进行查询，生成知识图谱检索结果；

23、利用所述知识库执行相似度检索，提取与所述意图类型和所述储能实体参数相关的文档片段，生成知识库检索结果；

24、基于所述知识图谱检索结果和所述知识库检索结果，生成目标检索结果。

25、在一些实施例中，所述系统还包括：

26、数据采集模块，所述数据采集模块被配置为：

27、获取储能实体设备的实时运行数据；

28、将所述实时运行数据转换为所述问答服务模块可输入的格式。

29、在一些实施例中，所述问答服务模块被进一步配置为：

30、确定所述自然语言问题中是否涉及储能实体设备的实时状态，若是，则利用所述问答服务模块获取所述实时运行数据；

31、基于所述知识图谱检索结果、知识库检索结果以及实时运行数据，生成目标检索结果。

32、在一些实施例中，所述问答服务模块被进一步配置为：

33、将所述目标检索结果按照预设比例进行加权求和，生成检索融合结果；所述预设比例为所述知识图谱检索结果权重为第一比例、所述知识库检索结果权重为第二比例以及实时运行数据权重为第三比例；

34、将所述检索融合结果按照求和结果由大至小进行排序，确定参考文本。

35、在一些实施例中，所述交互模块配置有显示单元，所述显示单元用于显示所述答案。

36、本技术第二方面提供了一种基于知识图谱的储能系统问答方法，应用于上述第一方面中任意一项所述的一种基于知识图谱的储能系统问答系统，包括：

37、接收自然语言问题；

38、确定所述自然语言问题的意图类型；所述意图类型包括：知识查询、故障诊断、操作指导；

39、确定所述自然语言问题中的储能实体参数；所述储能实体参数包括：储能实体设备、储能参数、故障类型；

40、基于所述意图类型和所述储能实体参数，利用知识管理模块进行检索，生成检索结果；

41、将所述检索结果进行融合并按照相关性进行排序，确定参考文本；所述参考文本为融合后的检索结果按照相关性排序靠前的预设数量文本；

42、将所述参考文本输入至大语言模型中，生成答案；所述大语言模型利用参考文本以及对应的答案所训练。

43、在一些实施例中，所述知识管理模块配置有知识图谱，所述知识图谱包括实体层、关系层、属性层；

44、所述实体层用于定义储能实体设备以及储能参数；所述储能实体设备包括电池簇、电池模组、电池管理系统、储能变流器、空调、汇流柜、消防系统；所述储能参数包括：荷电状态、健康状态、充放电功率、温度、电压；

45、所述关系层用于定义所述储能实体设备之间的所属关系、所述储能实体设备与所述储能参数的对应关系、所述储能实体设备的故障类型以及操作规程；

46、所述属性层用于定义所述储能实体设备的属性信息；所述属性信息包括：储能实体设备的额定容量、充放电倍率、循环寿命。

47、本技术提供一种基于知识图谱的储能系统问答系统及方法，所述系统包括：交互模块、问答服务模块、知识管理模块；所述交互模块被配置为：接收自然语言问题；所述问答服务模块被配置为：确定所述自然语言问题的意图类型；所述意图类型包括：知识查询、故障诊断、操作指导；确定所述自然语言问题中的储能实体参数；所述储能实体参数包括：储能实体设备、储能参数、故障类型；基于所述意图类型和所述储能实体参数，利用所述知识管理模块进行检索，生成目标检索结果；将所述目标检索结果进行融合并按照相关性进行排序，确定参考文本；所述参考文本为融合后的检索结果按照相关性排序靠前的预设数量文本；将所述参考文本输入至大语言模型中，生成答案；所述大语言模型利用参考文本以及对应的答案所训练，以提高了储能知识问答的专业性以及检索效率和准确性。