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1、知识图谱
在说到知识图谱前,需要引入一个新的名词——图数据库。所谓图数据库,就是指存储图这种数据结构的数据库。
Q 图 是什么呢?
A 如下图所示的这种可以表示 实体 与 实体 之间关系的数据结构,就是图。
实体:图中的 刘备、孙权、曹操
关系:敌对、联盟
赤壁之战三国关系图
Q 为什么有了MySQL这种的表结构数据库,还要使用 图数据库 ?
A 假设MySQL数据库中有三张表,分别如图所示:
当我们要查询“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候,我们需要将三张表都关联起来,非常繁琐且不便捷,但是如果使用关系图,就很明了了:
Q 回到正题,什么是知识图谱呢 ?
A 知识图谱(Knowledge Graph)本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。
还是这个例子:
节点 就是 曹操、刘备、孙权;他们也叫实体。
边 就是关系:敌对、联盟。
这就是一个很简单的知识图谱。
“魏国和蜀国发生的战争中,关羽参加的有哪些?“
这样的问题。需要机器对该问题进行解析、理解,在知识图谱中完成查询、推理、比较动作,找到《赤壁之战》和《樊城之战》作为答案返回。
下图则是另一个 描述国家信息的知识图谱。
Q 知识图谱的应用场景?
A 知识图谱早就已经深入进我们生活的方方面面,比如:
2、电力网络、设备
智能电网是两大人造网络(电网与通信和信息网)的高度融合。我们需要了解一下电网的一些重要图形,帮助我们理解电网,构建电力知识图谱。电力网络及设备可由电网拓扑图、电网运营图、电网态势图和电力设备图来进行表示。
Q 什么是 电网拓扑图?
A 电网的拓扑结构,就是将电网通过断路器等开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点等元件相联系,抽象成与其样式无关的一个个节点,而把连接这些节点的电力线路抽象成线,进而以拓扑图的形式来表示这些节点之间的关系。
通俗讲就是将设备抽象成点,连接关系抽象成线,就变成一幅只有点和线的图。这样做对电网整体会有一个更完整全面的认识。当抽象成点和线之后,我们发现知识图谱就是由实体和关系组成,点就是一个个实体,线就是关系。因此,电网拓扑图非常适合构建电网结构知识图谱。
上图是IEEE 14节点系统电网结构,该拓扑图代表了1962年2月美国中西部地区的电力系统结构,包含了:14条母线,2台发电机,3台同步电动机,11个负荷点,20条输电线路和40个断路器。这是简化后的电网拓扑结构。
有了电网拓扑图可以很便利地应用于潮流计算、故障诊断、动态仿真等仿真模拟上。
Q 什么是 电网运营图?
A
电网运营各指标状况雷达图
将电网运营中各指标收集绘制成了雷达图,通过雷达图能够大致得到电网整体运行状态。
Q 什么是 电网态势图?
A 在人的决策过程中,对环境中信息的感知、理解和预测的过程被称作态势。感知态势感知主要面向不确定强,人必须介入决策的大型或巨型动态复杂系统,智能电网态势可视化是态势感知的人机界面,是其最核心的组成部分。
态势图的构成
Q 什么是 电力设备图?
A
变电站主要设备示意图
上图是变电站的主要设备图,1—变压器;2—导线;3—绝缘子;4—互感器;5—避雷器;6—隔离开关;7—断路器。除了上面画出来的设备,还有电容器、套管、阻波器、电缆、电抗器和继电保护装置等,这些都是输变电系统中必不可缺的设备。
通过上面这些设备的数据,连接关系,我们可以构建出电力设备知识图谱。以变电站设备为例。将设备作为图谱的节点,将设备的连接关系作为边,还有每个设备的参数等作为边,就可以构建出一个简单的电力设备知识图谱了。
同理,将电网涉及到的变电、输电、配电三个单元的设备全部抽象出来,就可以构建一张大的电网设备知识图谱了。
3、电力知识图谱
电力领域是一个非常大领域,整个电力知识图谱由很多具体的小知识图谱构成。比如可以构建电网的组织架构图谱,电网的运行图谱,电网的拓扑图谱,电力设备的图谱,故障处置图谱等等。
Q 当有了电网知识图谱后,我们可以应用它在哪些场景呢?
A
1)设备查询、线路查询、故障查询 等简单查询服务
场景:
1、 查询某个电厂或变电站一般会有哪些电力设备【电力设备图谱】
2、 查询某个电力设备的详细信息 【电力设备图谱】
3、 查询某个电力机构在电网中的位置、左右【组织架构图谱】
4、 查询某个故障详情,故障名称、故障历史发送数据、故障一般处理办法等【故障处置图谱】
5、 查询某个操作详情,操作名称,步骤,历史操作数据 等 【规章规程图谱】
... ...
以上这些应用场景是经常用到的,也是图谱的基础功能。构建具体的图谱,需要大量的结构化数据。当构建完成,使用查询功能即可得到结果。
2)智能问答服务
利用图谱提供的基础查询能力,结合语义理解等技术,图谱可以对外提供智能问答服务。比如上述需求,将由向系统输入查询关键字或者手动点击查询的方式 变成语音输入的方式,通过人机对话,得到想要的答案。
上图是一个的智能问答的例子。用户提出“渗漏油受哪些因素影响?”这样的问题,通过对问句进行解析。依托构建的电力知识图谱,进行查询,就可以得出焊接处焊接不良,油箱连接处密封不严,铁芯有砂眼及裂缝,充油套管密封不严 等问题的答案。因此,只要构建起电力设备相关的图谱,就可以实现将上面的简单查询服务变成智能问答的形式。
3)知识推理服务
知识推理服务是一项基于知识服务的应用,属于知识图谱的高级应用。
场景:
1、 给出某项操作的操作票
2、 给出某个故障的处置预案
3、 生成一份设备介绍、电厂、变电站介绍,或者生成一份详细报告
......
上述场景任务就不是简单的服务,而是需要知识图谱推理能力了,利用现有的知识推理生成我们想要的结果。
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