电网事件的识别方法、识别装置、计算机设备及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及计算机，特别是涉及一种电网事件的识别方法、识别装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着电网数字化和智能化水平的不断提升，电网运行监测手段日益丰富，采集到的电网数据不再局限于仅包括从电网设备采集的结构化数据如电压、电流、功率、频率等，还包含了工单管理系统中的工单文本描述如设备告警内容、异常现象及处置过程等，以及电网现场图像数据等。这些工单描述与电网现场图像数据蕴含着丰富的非结构化信息，对电网事件的识别具有重要价值。

2、然而目前电网事件的识别主要依赖基于规则引擎的静态阈值判断方法，因为规则引擎的匹配逻辑基于预设的条件表达式和阈值范围，要求输入数据必须为类型明确、字段固定的结构化数据，这导致电网事件识别仅依赖结构化数据，忽略了工单描述和电网现场图像蕴含的丰富的非结构化信息，从而造成电网事件识别的准确性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升电网事件识别的准确性的电网事件的识别方法、识别装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种电网事件的识别方法，包括：获取待检测的电网数据；若所述电网数据包括非结构化数据，则将所述电网数据编码为目标文本向量；基于所述目标文本向量在向量库中查询匹配的规则向量，获取所述规则向量关联的原始规则，得到由所述规则向量和所述原始规则构成的候选规则子集；匹配的所述规则向量为相似度降序排序后位于前面的预设数量的规则向量或相似度大于预设相似度阈值的规则向量；所述向量库存储对电网规则文本编码得到的规则向量及从所述电网规则文本提取得到的原始规则，所述规则向量与所述原始规则关联；将所述目标文本向量及所述候选规则子集注入预设提示词模板，根据所述预设提示词模板引导目标语义模型输出当前的电网事件。

3、第二方面，本申请还提供了一种识别装置，包括：获取模块，用于获取待检测的电网数据；编码模块，用于若所述电网数据包括非结构化数据，则将所述电网数据编码为目标文本向量；匹配模块，用于基于所述目标文本向量在向量库中查询匹配的规则向量，获取所述规则向量关联的原始规则，得到由所述规则向量和所述原始规则构成的候选规则子集；匹配的所述规则向量为相似度降序排序后位于前面的预设数量的规则向量或相似度大于预设相似度阈值的规则向量；所述向量库存储对电网规则文本编码得到的规则向量及从所述电网规则文本提取得到的原始规则，所述规则向量与所述原始规则关联；目标模块，用于将所述目标文本向量及所述候选规则子集注入预设提示词模板，根据所述预设提示词模板引导目标语义模型输出当前的电网事件。

4、第三方面，本申请还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，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

5、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

6、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

7、上述电网事件的识别方法、识别装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，若电网数据包括非结构化数据，则对电网数据进行编码，得到保留电网数据完整语义的目标文本向量，以及预先对电网规则文本中每条规则文本进行直接编码，得到能够充分保留上下文语义信息的规则向量以及提取结构化的原始规则，进而在进行规则匹配时能够基于目标文本向量在向量库中查询匹配的规则向量，匹配的规则向量为相似度降序排序后位于前面的预设数量的规则向量或相似度大于预设相似度阈值的规则向量，由于目标文本向量和规则向量均保留了完整的语义上下文信息，可实现基于向量相似度的匹配，避免忽略掉电网数据和规则文本中的非结构化语义上下文信息，提升规则匹配的准确性，进而在将目标文本向量及候选规则子集注入预设提示词模板，根据预设提示词模板引导目标语义模型输出当前的电网事件时，由于候选规则子集已通过语义匹配得到了有效准确的筛选，且候选规则子集包括规则向量及原始规则，使得目标语义模型能够基于该高质量的候选规则子集进行推理，综合分析规则向量中的完整语义信息与原始规则中的事件属性、事件属性约束、事件类型、事件风险等级及事件关联性等结构化信息，从而显著提升电网事件识别的准确性。

1.一种电网事件的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述规则向量包括原始规则向量及对所述原始规则向量压缩得到的压缩规则向量；所述基于所述目标文本向量在向量库中查询匹配的规则向量，获取所述规则向量关联的原始规则，得到由所述规则向量和所述原始规则构成的候选规则子集还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标规则引擎将包括至少两个条件规则的所述原始规则拆解为单条件规则，将所述原始规则与所述单条件规则进行关联；所述将所述结构化数据作为目标规则引擎的输入，基于所述目标规则引擎确定与所述结构化数据匹配的原始规则，匹配的所述原始规则构成初始候选规则子集还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述电网数据编码为目标文本向量还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种识别装置，其特征在于，所述装置包括：

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。