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达观电网故障知识图谱 三大功能全面提升电网故障处置效率

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中国的电网经过几十年的发展,目前全国用电覆盖率超过98%,220千伏及以上输电线路长度超过790000千米。 随着电力系统的快速发展,电网结构和运行模式愈加复杂,对电网的故障应急处置能力要求也越来越严格 。依赖于人工经验的传统调度决策机制越来越难以应对复杂大电网的 快速故障分析和故障处置。

 

 

当系统发生故障后,工作人员需要快速定位故障位置和原因,及时派遣人员对故障进行检修并做好相应的记录。整个处置调度工作高度依赖调度人员以往的经验,甚至需要反复查阅大量的历史资料,如故障处置要点,故障案例等文件。传统以关键字进行文本检索的方法虽然能够定位段落,但是检索结果碎片化、缺乏组织,经常出现检索不全、答非所问的情况,容易产生疏忽遗漏,使得故障应急处置工作的效率降低。

 

针对上述电网故障处理应用场景中的问题,达观推出 电力故障模式知识图谱 ,借助 自然语言处理、深度学习、图计算 等智能化技术从非结构化的故障处置文档中抽取出故障相关知识,并将这些知识组织成 结构化、可视化 的表示形式。借助知识图谱的 智能问答检索、故障归因分析 等功能,在电网故障发生时,帮助调度员快速分析事故原因,全面地掌握故障处理的关键信息,并进行辅助决策,以提高电网的应急处置能力。

 

 

图可视化图谱模式设计

 

01智能检索及问答

 

传统的故障处置信息检索方式通过对关键词分解与匹配来完成,不能深入理解与处理问题的语义信息。达观电网故障知识图谱通过构建电网系统故障模式、故障原因、故障处理措施等信息之间全方位的关联。借助知识图谱强大的语义网络,可以智能理解用户接近口语化的问题并返回准确的答案,搜索问答的结果可以查看追溯源文件,为答案的结果提供可解释性。基于知识图谱的故障信息检索可以大大提升检索的准确性和效率。

 

 

图 基于图谱的智能问答

 

02故障归因分析及统计

 

电网的设备从地域上分布十分广泛,系统设备组成复杂,导致电网故障的诊断处理过程复杂且专业度要求高,需要查阅大量的专业资料及历史故障处理记录,整个故障诊断及处置过程高度依赖专家经验。达观电网故障知识图谱首创支持细颗粒度解析失效关联的失效案例FA、失效树FTA和FMEA,智能理解失效现象、抽取失效要素并定位到深层故障原因,通过探索图谱发现可能引起该现象的失效模式、该失效的改善措施、分析实验等等。如下图变压器漏液故障归因分析。

 

 

图 变压器漏液故障现象归因分析

 

电网故障知识图谱不仅支持故障归因分析,也支持以图表等形式呈现故障率趋势、失效模式累计计数、部件故障数量等,让用户对故障的原因有更加直观深刻的认识,同时为故障预判提供可靠的依据。

 

 

图 故障原因分析统计

 

03智能辅助决策

 

除了故障诊断,故障后的调度处置也是影响整个故障解决效率的重要环节。调度任务需要分析故障后电网的状态、参数变化情况,全面考虑调度规程、安全规程等工作规定,结合故障预案、历史故障记录,然后制定相应的故障处置措施,协调各部门做出快速准确的应对措施和工作部署,整个过程依赖于调度员的工作经验和专业知识。

 

电网故障知识图谱详细记录了各类故障的事故特征,当事故发生后根据事故后电网运行方式的变化情况,对知识图谱进行检索和推理,实现知识驱动型的辅助决策,借助知识图谱处理事故中的部分非关键环节,减少事故处理期间对调度员的干扰,使调度员能够将精力集中于事故处理中,以便制定更加优化的调度决策。如制定符合规定的故障处理流程,根据历史资料推荐有相应经验的专家解决故障等。

 

此外,电网故障知识图谱支持基于时间维度的数据更新,将每次故障诊断的结果和记录文件,如故障工单,工作票等文件,通过开放的API接口在知识图谱进行更新完善,如果出现了以往并未记录的新故障,平台会自动提示维护人员有新故障知识需要在图谱中完善,并将新故障推荐给相应的工作人员,确保知识图谱提供更为精确、全面、动态化的决策辅助支持。

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