基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法及装置与流程

本发明属于人工智能与电力系统交叉领域，具体涉及一种基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法及装置。

背景技术：

1、随着电网数字化转型的深入，设备台账、运维工单、故障录波及语音记录等业务元数据呈爆发式增长。现有技术在对这些多源异构数据进行语义挖掘与知识管理时，通常采用通用的自然语言处理模型或静态的知识图谱构建方法。然而，电网业务具有高度的专业性和复杂的跨域关联性，现有通用模型难以捕捉诸如“覆冰—跳闸”等跨越物理现象与电气行为的隐性因果关联，导致语义解析深度不足；同时，现有的相似性评估方法多采用固定的特征权重，无法根据故障诊断、流程优化等不同业务场景的需求动态调整关注点，造成场景化评估失效；此外，静态图谱缺乏对电网拓扑变更及实时业务流的增量更新机制，导致知识复用效率低下，难以支撑智能电网的数字化运维需求。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足之处，本发明的目的之一在于提供一种基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法，实现了对电网元数据深层语义的精准挖掘、跨场景的动态相似性分析以及知识图谱的实时增量更新与闭环优化。

2、本发明的目的之二在于提供一种实现所述基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法的装置。

3、一种基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法，包括：

4、基于跨模态融合框架对电网多源异构数据进行预处理，生成标准化业务元数据；

5、通过知识增强型预训练模型对所述标准化业务元数据进行语义编码，并结合双向因果推理网络提取隐性关联特征，得到深层语义特征；

6、将所述标准化业务元数据解耦为多维度特征，并基于场景感知注意力机制动态分配各维度特征在相似度计算中的权重，计算动态相似度；

7、基于图神经网络和所述动态相似度构建业务元数据知识图谱，并通过流处理引擎进行增量更新；

8、基于所述业务元数据知识图谱进行知识推理，并通过联邦学习机制迭代优化模型参数。

9、所述结合双向因果推理网络提取隐性关联特征，包括：基于历史因果链数据库，通过假设原因事件不发生的反事实干预，计算结果事件发生的条件概率，以补全碎片化文本的语义逻辑链，提取所述隐性关联特征。

10、所述计算结果事件发生的条件概率，包括：基于所述原因事件与所述结果事件的共现频率以及专家置信度，加权确定因果强度评分，所述因果强度评分的计算逻辑为：将所述共现频率与第一权重系数的乘积，加上所述专家置信度与第二权重系数的乘积；基于所述结果事件与干预变量的联合概率，以及所述干预变量的边缘概率，计算在所述干预变量发生条件下所述结果事件发生的反事实条件概率，所述反事实条件概率的计算逻辑为：将所述联合概率除以所述边缘概率；其中，所述干预变量为假设所述原因事件不发生。

11、所述将所述标准化业务元数据解耦为多维度特征，并基于场景感知注意力机制动态分配各维度特征在相似度计算中的权重，计算动态相似度，包括：将所述标准化业务元数据解耦为语义特征、结构特征和业务特征；基于所述标准化业务元数据的业务标签确定当前业务场景类型；基于所述当前业务场景类型，通过所述场景感知注意力机制动态分配所述语义特征、所述结构特征和所述业务特征在相似度计算中的权重，计算所述动态相似度。

12、所述计算所述动态相似度，包括：对所述语义特征采用余弦相似度计算，对所述结构特征采用编辑距离计算，对所述业务特征采用本体标签匹配度计算；在所述当前业务场景类型为故障诊断场景的情况下，所述语义特征的权重不低于第一阈值，且所述第一阈值大于或等于0.7；在所述当前业务场景类型为流程优化场景的情况下，所述结构特征的权重不低于第二阈值，且所述第二阈值大于或等于0.6。

13、所述基于图神经网络和所述动态相似度构建业务元数据知识图谱，包括：定义核心节点、属性节点和场景标签节点；定义同义等价关系边、因果推演关系边、时序依赖关系边和场景绑定关系边；基于所述动态相似度与专家置信度加权确定各所述关系边的边权重，构建所述业务元数据知识图谱。

14、所述通过流处理引擎进行增量更新，包括：通过所述流处理引擎接入新增业务数据，对所述业务元数据知识图谱进行增量更新；引入时间衰减函数，对超过预设时间未更新的静默节点的关联边权重进行衰减，所述时间衰减函数的计算逻辑为：将初始时刻的基准权重乘以自然常数的指数函数，所述指数函数的指数为衰减系数与时间间隔的乘积的负值；其中，所述核心节点中设备类节点的衰减系数小于工单类节点的衰减系数。

15、所述基于跨模态融合框架对电网多源异构数据进行预处理，生成标准化业务元数据，包括：通过语音识别模型将所述多源异构数据中的语音数据转换为文本数据，并通过光学字符识别模型将所述多源异构数据中的图像数据转换为文本数据；基于字节对编码分词和新词发现模型构建电网领域动态词表，所述新词发现模型基于词语间的互信息识别电网领域新术语；通过知识蒸馏技术结合专家规则与数据标签进行术语对齐，实现术语标准化，生成所述标准化业务元数据。

16、所述基于所述业务元数据知识图谱进行知识推理，并通过联邦学习机制迭代优化模型参数，包括：基于图注意力网络对所述业务元数据知识图谱进行关系预测和路径推理，得到知识推理结果；基于准确率指标、效率指标和稳定性指标对所述知识推理结果在实际业务场景中的应用效果进行评估；通过联邦平均算法聚合多个终端的本地训练参数，以迭代优化模型参数。

17、本发明还提供了一种基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理装置，包括：预处理模块，用于基于跨模态融合框架对电网多源异构数据进行预处理，生成标准化业务元数据；语义挖掘模块，用于通过知识增强型预训练模型对所述标准化业务元数据进行语义编码，并结合双向因果推理网络提取隐性关联特征，得到深层语义特征；相似性分析模块，用于将所述标准化业务元数据解耦为多维度特征，并基于场景感知注意力机制动态分配各维度特征在相似度计算中的权重，计算动态相似度；图谱构建模块，用于基于图神经网络和所述动态相似度构建业务元数据知识图谱，并通过流处理引擎进行增量更新；闭环优化模块，用于基于所述业务元数据知识图谱进行知识推理，并通过联邦学习机制迭代优化模型参数。

18、上述装置通过模块化架构实现了与方法相对应的技术功能，确保了深层语义挖掘与智能管理流程的高效执行与落地。

19、本发明公开了一种基于知识图谱的电网元数据深层语义挖掘与智能管理方法及装置，通过双向因果推理网络与反事实干预机制，突破了传统方法仅依赖显式文本匹配的局限，能够从碎片化数据中重构出完整的因果逻辑链，显著提升了跨专业隐性关联（如环境与设备故障间）的识别准确率与召回率。

20、本发明采用多维特征解耦与场景感知注意力机制，改变了单一固定权重的评估模式，使系统能够根据故障诊断或流程优化等具体场景自适应地聚焦语义或结构特征，有效解决了多元场景下相似性判定精度波动大的问题，提升了业务匹配的针对性。

21、本发明结合流处理引擎与差异化时间衰减函数，实现了知识图谱的实时增量更新与生命周期管理，在保证核心设备知识稳定性的同时剔除了过时噪声，大幅提升了知识复用效率与系统对电网动态变化的响应速度。

22、本发明构建的联邦学习闭环优化体系，在保障多区域数据隐私安全的前提下，实现了模型参数的全局协同迭代，使系统能够持续吸收各地业务反馈，不断增强对电网复杂业务场景的适配能力与智能化水平。