华北电力大学科研团队在电力变压器运维知识图谱构建与应用方法上取得新进展

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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室、河北省输变电设备安全防御重点实验室研究人员谢庆、蔡杨、谢军、王春鑫、张雨桐在2023年第1期《电工技术学报》上发表题为“基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究”的学术论文。 针对目前电力变压器运维过程中存在信息关联性较弱以及决策生成效率较低的问题，该文提出了一种基于ALBERT预训练模型的电力变压器运维知识图谱构建方法，与传统方法相比，该方法能够更准确高效地实现电力变压器运维相关的知识抽取，同时实现了基于所构建的运维知识图谱的辅助决策功能，从而提升了电力变压器的运维效率。

研究背景

我国提出“2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”行动方案，大力推动电网数字化转型升级，这对传统电力设备的运行维护提出了更高的要求。变压器作为电力系统中的核心设备，快速准确地掌握变压器信息，提升变压器检修维护效率和水平，是保证用户用电质量的重要基础。

然而目前，电力变压器运维主要依赖传统经验，导致运维措施的可解释性较弱，且电力变压器结构复杂，对运维技术人员专业技术水平要求较高，使得运维策略制定难度较大。

知识图谱本质上是一个语义网，可以对多源异构数据进行知识提取，且可以推理得到和实体之间更丰富的的语义关联。故将知识图谱与智能运维相结合，使用“知识-数据”联合驱动的方式进行变压器的智能运维具有广阔的应用前景。

论文所解决的问题及意义

本文针对目前电力变压器运维领域知识及数据管理较为松散以及决策生成效率较低的问题，构建了电力变压器运维知识图谱并实现了基于知识图谱的智能辅助决策功能。

在构建领域知识图谱过程中往往存在着数据集获取困难、知识抽取准确率不高等问题。本文通过爬虫与正则匹配相结合的方法构建了电力变压器领域数据集，并使用ALBERT预训练模型对电力变压器运维文本进行知识抽取，从而提升了知识抽取的准确率，较高质量地构建了电力变压器运维知识图谱，进而实现了基于知识图谱的智能辅助决策，对推动电力系统数字化转型具有重要意义。

论文方法及创新点

电力变压器运维知识图属于领域知识图谱，其本体层构建需在电力领域专家指导下对语料深入分析，提炼实体信息之间的相互关系。实体层来源于电力变压器日常管理中所产生的大量文本数据，利用自然语言处理技术对文本进行实体抽取，再填充进构建的本体当中。所构建的电力变压器运维知识图谱结构如图1所示。

图1 变压器运维知识图谱结构示意图

针对电力变压器运维领域运维文档和异常检测报告等语料获取途径以及数量有限，不足以支撑深度学习的模型训练的问题，本文基于Selenium框架和正则匹配相结合的方法进行样本生成，并使用BIO标注构成训练数据集，接着进行知识抽取、知识融合、质量评估等步骤，最终实现知识图谱的构建。

本文使用的ALBERT轻量级预训练模型是将BERT进行简化，使用分解式嵌入参数化、跨层参数共享等方法来有效地减少计算参数并加快模型训练的速度。使用ALBERT-BiLSTM-CRF模型进行电力变压器运维实体抽取，该模型可捕获文字基于上下文的语义特征，最终可输出最优实体标签，模型结构示意图如图2所示。

图2 ALBERT-BiLSTM-CRF模型

接着采用ALBERT-BiLSTM-CRF模型进行关系抽取，融入注意力机制可有助于提升模型关系抽取的准确率。最终构建的电力变压器运维知识图谱如图3所示。

图3 电力变压器运维知识图谱

本文基于构建的电力变压器运维知识图谱本文实现了辅助决策的功能，如图4所示，根据电力变压器运维图谱中的故障发生地点及故障描述等相关信息，提取出故障变压器的型号以及部件等关键信息，并将这些信息与图谱内的海量知识进行匹配筛选，从而获得相关设备部件的规范运维方案并生成故障处理报告，进而实现辅助决策功能。

图4 基于电力变压器运维知识图谱应用实例

结论

本文基于电力变压器运维相关文献以及故障检修报告等文本语料，提出了一种基于ALBERT的电力变压器知识图谱构建方法，主要结论如下：

（1）提出了电力变压器运维知识图谱构建思路，针对电力变压器运维领域文本数量少的问题，利用公开文献以及变压器运维报告等语料信息，自主构建了电力变压器领域训练数据集。

（2）基于ALBERT-BiLSTM-CRF的深度学习算法实现了变压器运维实体识别，并通过对比试验验证了此算法的优越性。

（3）采用融合注意力机制的ALBERT-BiLSTM-Attention算法抽取了变压器运维实体关系，与其他算法对比，较好地实现了电力变压器运维领域实体间关系抽取任务。

（4）利用Neo4j数据库构建出了变压器运维知识图谱并实现可视化，同时实现了基于电力变压器运维知识图谱的辅助决策功能。

团队介绍

团队隶属于河北省输变电设备安全防御重点实验室，团队负责人为律方成教授。团队长期针对电力装备和智能电网领域的重大科学技术需求开展工作，以国家级重大科研项目为载体，以解决基础科学问题与关键技术瓶颈为目的，重点开展电气设备状态监测与故障诊断技术、输变电设备绝缘技术、超特高压输变电关键技术、绿色高效电工材料的研制及评估等方面研究。

近五年项目团队发表与项目研究内容相关的高水平论文100余篇，授权发明专利20余项，获得河北省自然科学奖一等奖1项、河北省科技进步一等奖3项、高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）二等奖1项及其他省部级二三等10余项。

谢庆

论文第一作者，教授，1979年9月生，四川广安人，中共党员，博士（后）、博士生导师。现任华北电力大学（保定）研究生院院长、学位办主任、学科建设处处长。担任新能源电力系统国家重点实验室成员、输变电设备安全防御河北省重实验室责任教授，中国电工技术学会高级会员、绝缘材料专委会委员、等离子体专委会副秘书长、委员，中国电机工程学会高级会员、高压学组成员，中国核学会核电运行及应用技术分会理事，IEEE PES变电站运维分技术委员会常务理事。担任河北省青联委员、省科协委员、省研究生工学教指委委员，入选河北省“三三三人才工程”、燕赵人才A卡、华北电力大学卓越人才计划，荣获河北省保定市“师德先进个人”称号、“河北省青年五四奖章”提名奖。

谢军

论文通讯作者，副教授，1988年2月出生，江苏江都人。主要研究方向为输变电设备状态智能评估、先进电工绝缘材料。作为负责人承担国家自然科学基金项目1项、国家重点研发计划子任务/子课题2项、国家重点实验室开放基金1项、企事业横向科技项目多项，发表SCI/EI检索论文20余篇，获得省部级科技奖项1项。

本文编自2023年第1期《电工技术学报》，论文标题为“基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究”。本课题得到国家重点研发计划资助项目的支持。

引用本文

谢庆, 蔡扬, 谢军, 王春鑫, 张雨桐, 徐之康. 基于ALBERT的电力变压器运维知识图谱构建方法与应用研究[J]. 电工技术学报, 2023, 38(1): 95-106. Xie Qing, Cai Yang, Xie Jun, Wang Chunxin, Zhang Yutong, Xu Zhikang. Research on Construction Method and Application of Knowledge Graph for Power Transformer Operation and Maintenance Based on ALBERT. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(1): 95-106.

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