2024年4月12日发(作者：)

科技创新导报

2022NO.6

ScienceandTechnologyInnovationHerald

能源与环境工程

DOI：10.16660/.1674-098X.2202-5640-8222

电网知识图谱的构建

马娇玉

（积成电子股份有限公司山东济宁272000）

摘要：在新时期发展背景下，电网知识增长速度不断加快，各类企业对于该领域的知识管理和需求量也越

来越大。为了进一步展现出良好的电网知识作业，为相关企业提供便利，电网知识图谱的构建也成为了当前

发展的核心。再者，对于电网企业来说，在基础知识和实践经验中构建的理论图谱应用和探索相对落后，而

在对网络知识图谱的理念研究中，可结合电网业务现状及相关数据结构，构建电网知识图谱。构建电网知识

图谱可提高电网大数据可视化水平，降低电网业务的理解难度与查询效率。此外，可通过知识推理，产生新

的知识网络体系。

关键词：电网业务数据知识图谱

中图分类号：TM73文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(c)-0106-03

从知识图谱的定义角度分析，其在图书情报领域

又被看作是知识领域的映射和可视化地图，同时，通过

知识图谱，也能够直观地呈现出知识结构与发展状态

中的图形，基于可视化技术对知识资源及载体的描述，

能够清晰地找到并呈现二者之间存在的关系。本实验

中使用了Neo4j数据库，来实现知识库结构的形成与利

［1］

用。通过数据库语句，根据关键字段来完成知识网

络，提取mysql的半结构化数据，创建出实体、关系、属

性等要素。实现知识有效融合，能够摆脱实体与关系，

从而实现数据实时更新，构建良好的知识库结构，而知

识推理的意义在于对当前知识库进行深入的知识挖

掘，形成新的知识网络，丰富知识库内容。

知识图谱的主要作用是将多个独立的知识进行连

接，形成一张知识网络，从而可以完成信息的结构化、

统一化，也要依照现有的电网知识库实现隐晦知识的

进一步挖掘，形成新的知识网络。

1电网知识图谱的研发历程

1.1第一阶段——设计

下文主要探索知识图谱的概念与构建电网知识图

谱的意义，选取福建的电网数据进行分析。通过对福

建地区的数据进行研究，提炼出电网关系结构图，详见

图1，并将其作为电网知识图谱创建的重要参考。

电网知识图谱的平台采用了传统B/S的模式（见

图2），本文会详细介绍开发细节。

1.2第二阶段——持久化层

使用NOSQL图形数据库Neo4j，将其方法用于电

网知识图谱的数据库工具，来完成电网知识图谱的持

久化。以福建地区知识图谱为例，详见图3。

Neo4j具有高性能特点，利用NOSQL图形数据库可

以将结构化数据存储到网络中，其作为一种嵌入式的系

统，通过磁盘来可以提高事务处理特性，构建Java持久

［2］

化引擎，然而对于机构化数据在网络（从数学角度叫

做图）中的存储，并不是将数据存储于表内。Neo4j又被

称为高性能引擎，通过这一引擎，可以满足成熟数据库

应用需求，同时，程序员作为面向对象和灵活的网络结

构，也能够表现出静态与严格的特点，然而这些特点都

能够享受事务特性，也带来企业级数据库的优势。

Neo4j数据库中的label同等于关系型数据库中的

表，其中的每一个实体同等于关系型数据库中的一行

数据。

数据导入阶段，将福建电网的相关数据添加到

Neo4j数据库，并自动生成关系，具体数据导入语句模板：

USINGPERIODICCOMMIT100LOADCSVFROM

"文件路径"AS句柄merge（对象：标签名｛对象.属性0：句

柄［0］，对象.属性1：句［1］，......｛对象.属性n：句柄［n］｝）。

1.2.1USINGPERIODICCOMMIT100

在LOADCSV前面加上USINGPERIODICCOMMIT

1000，1000表示每1000行的数据进行一次Transaction提

交，提升性能。

1.2.2WITHHEADERS

从文件中读取第一行作为参数名，只有在使用了

该参数后，才可以使用“对象.属性”这样的表示方式，

否则需使用line［0］的表示方式。

具体自动创建关系语句模板：

作者简介：马娇玉（1987—），女，本科，工程师，研究方向为云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术

在电力工程中的应用。

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图1电网关系结构图

图2电网知识图谱数据流结构图

关系自动创建，以半自动形成电网知识图谱。

1.3第三阶段——可视化层

使用Vue+Element完成基本界面的搭建：（1）在页

面script标签中引入等库；（2）使用Echarts对知

识图进行图形可视化展示操作首先引用Echarts的组

件，然后引用其Graph进行画图操作。

1.4第四阶段——部署

（1）平台使用.jar文件，使用JDK进行启动。（2）前

端vue文件部署在Tomcat服务器上，使用同Tomcat进

行启动。

2电网知识图谱详细功能简要介绍

2.1知识创建

以电网调控知识源为核心，建立电网调度运行专

业词库，综合采用命名本体实体识别、句法分析、语义

分析等自然语言处理方法，系统支持抽取数据源信息

中的实体（概念）、属性以及实体关系。抽取时，根据已

有电网模型信息构造，包含省调、地调、县调、厂站、设

备、电压等级、设备属性及量测数据统计信息的网络层

［3］

次知识。例如，可以按地区与厂站、厂站与母线等具

有关联关系，厂站本身也有很多相关的属性，这些都能

够在词库的实体属性中具体展现。

USINGPERIODICCOMMIT1000LOADCSV

FROM"文件路径"AS句柄merge（对象：标签名｛对象.

属性0：句柄［0］，对象.属性1：句［1］，......｛对象.属性

n：句柄［n］｝）。

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图3福建电网知识图谱自动成图

Match（a：标签1），（b：标签2）wherea.属性=b.属性

merge（b）-［r：关系］->（a）。

通过此方式，来完成电网只是图谱的实体导入与

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上述语句详细解释。

2.1.1USINGPERIODICCOMMIT1000

1000

提交，

，

在

1000

LOAD

表示每

CSV前面加上

1000行的数据进行一次

USINGPERIODIC

Transaction

COMMIT

2.1.2

提升性能。

从文件中读取第一行作为参数名，

WITHHEADERS

只有在使用了

该参数后，才可以使用这样的表示方式，否

则需使用

2.1.3

line［0］的表示方式。

整个数据表是以行的形式进行提交的，

ASline

每行提交

为一个实体。

2.1.4

使用MERGE

MERGE

实现创建，会自动取消创建重复的实

体以及关系。在导入时，MERGE子句在已经存在各个

标签、属性、属性值与当前MERGE后面描述的节点完

全相同的情况下不会重复创建多余节点。所以，要先

整理数据源，保证csv中的每条数据相同的节点要完全

相同。

2.2知识消减

系统可以消除电网知识图谱中的重复概念关系，

及时清理冗余及错误的实体关系，保证知识图谱结构

的准确性，可以使用Echarts完成知识图谱的数据可

视化

［4］

。

2.3知识推理

知识推理作为关键环节，可以根据现有电网业务

逻辑信息进行推理，系统可以实现知识库中已有实体

关系的逻辑推理，使用规则引擎，从现有知识中发现新

知识，可实现业务需求分析推理，从而辅助电网业务决

策。知识推理可以通过递归查询，深度挖掘，可以得到

新的知识网络，以发掘新的知识。

2.4知识展示

系统应提供知识图谱中的电网层次语义信息，点

击可查看相应的具体知识内容；系统可根据输入选择

类型，展示对应知识内容。

3电网KG构建

电网在建设初期并没有统一的知识平台，每一个

部门都建立了各种信息库，使得电网产生了较多的信

息，通过电网的生产、运行及服务等环节，使得信息量

不断增加

［5］

。例如，电流、电压及频率发生变化时会产

生相关数据，开关状态发生改变后，也产生一系列的数

据，电表信息是不可忽视的数据信息。电网信息化虽

然产生了较多的电网数据，但需要使用的时间不断缩

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短。但是，在输出这些数据时，存在一些困难，主要原

因是没有统一的格式，不仅需要将结构化的数据输入

其中，还具有各种非结构化的数据，涵盖了文本、音频

及视频等。在构建电网KG时，KG中根据多源数，结构

化数据一般可以直接进行知识融合；对于半结构化数

据来说，需要进行有效筛选，利用此种方法消除干扰数

据，也可以进行知识抽取，有助于更好地规范数据。此

外，要想建立完整的电网KG，需要将电网中涉及的各

种数据进行有效整合，在对数据进行管理及查找时，会

降低时间的浪费，也会将电网逐渐智能化，提高工作效

率。要想建立良好的电网KG，第一步要从各个方面获

取有效的电网术语，有效运用这些电网术语为形成专

业化电网KG奠定了基础。与此同时，还可以运用形式

化方法抽取术语信息，并对其可靠性进行相关分析

［6］

。

但是，电网术语没有得到大规模的使用，其重要性也会

得到降低，但会提高术语的统计难度。对此，工作人员

可以设计专业化的电网词典，这有助于其他人更好地

理解专业电网术语，也可以提高电网知识的学习效率，

促进电网不断获得发展。

4结语

电网知识图谱作为大数据时代背景下的全新技术

领域，对我国现代化电力产业的发展起到良好的推进

作用，但是，当前的电力行业发展中对于知识图谱的运

用仍然处于起步阶段，算法还不够成熟。然而，受到信

息化时代的支持，人们对知识图谱展开了深入研究，积

极探索多领域技术的融合应用，为电网企业的知识传

承提供可靠支持。

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