公开(公告)号：CN119250177A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411344065.8

申请日：2024-09-25

Applicant: 国网北京市电力公司 ,  北京绮宏电力科技有限公司

Inventor： 张茁 ,  张志远 ,  李新颜 ,  罗京 ,  秦禹辰 ,  严茗宇 ,  吴珂 ,  杨西南 ,  宋明辉 ,  马元通 ,  何川 ,  樊燕来

IPC: G06N5/022 ,  G06N5/02 ,  G06F16/36 ,  G06F40/295 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于知识图谱构建技术领域，具体涉及一种面向变压器运检的因果关系增强知识图谱构建方法及系统。本发明方法通过深度挖掘变压器故障处置文本中的信息，利用自然语言处理技术和深度学习算法，实现了对故障描述、原因、现象、检测方法、检测结果及运维建议等关键实体的精准识别与关系抽取。结构化知识被组织并存储在图数据库中，形成全面、深入且易于查询的变压器故障运维知识图谱。通过引入因果科学理论，对知识图谱中的因果关系进行显著增强，形成因果效应更稳定的故障运维因果知识，提高了知识图谱中因果关系的准确性和鲁棒性，使得运维人员能够更加直观地理解故障现象与原因之间的复杂关联。