随着电力领域数字化和智能化的快速发展，人工智能将是未来智能电网的重要组成部分，是建设高效、协调、互动、共享和“物-物-人”互联的智能电网的重要手段，是电力系统发展的必然选择。
随着规章制度、管理体系文件等文件越来越完整详细，知识和经验基数越来越大，大量的知识使得员工的承载能力越来越不足，尤其是新员工。积极推进电网设备知识检索、问答、设备故障辅助分析处理等自然语言处理、知识图谱等人工智能技术的智能化建设。能有效提升电网安全生产效率、企业精益管理水平，推动电网数字化、智能化发展，提升电力设备缺陷管理水平，为电力行业减负赋能。
通过构建多知识融合的知识图谱体系，DataView实现了图谱探索、知识问答、归因分析等应用场景。对于客户来说，解决了当前一线工人设备缺陷数据获取困难、知识服务水平低等问题，有效提高了一线工人的工作效率。
多维知识融合
冠大知识图谱系统实现了运检管理过程中结构化、半结构化、非结构化数据的融合，可以融合国家电网各种规章制度、法规文件、业务系统和设备相关数据、专家系统缺陷处理数据等多源数据。系统数据融合后，查询结果统一提供给用户，大大提高了检索效率。
基于的柔性图集本体设计
本体设计是系统的基础，图集的效果直接取决于本体设计的完整性。该系统实现了可视化图集的本体设计，并可灵活调整本体设计。哲学知识图谱系统可以针对不同场景创建多个图谱实体，满足不同用户在不同场景下的需求。
灵活的图集本体设计，支持可视化编辑
便捷的地图集构建
在构建知识图谱的过程中，大观的知识图谱系统支持对上传的文档进行细粒度分析，快速提取与故障相关的实体、属性和关系，维护提取的阶段信息，然后将这些信息存储在图谱数据库中以构建知识图谱。基于成熟的NLP技术、图计算、知识推理和知识融合，整个故障模式图构建过程尽可能的便捷高效。
故障分析，自动定位原因和解决方案
精确的故障分析基于
电力设备一旦出现故障，需要快速准确地定位故障原因，并找到合理的解决方案。传统的失效分析过程过于依赖工程师的经验，分析周期长，容易被遗漏。不准确的故障分析会延长故障保留时间，影响电网的正常运行。
知识地图基于语义关系建立设备、故障原因、解决方案、规则文档等多维关联。通过缺陷分析，可以快速分析和挖掘数据，加快分析关联和交叉校验信息，及时得到设备异常故障的原因和解决方案，并对故障进行统计分析，直观呈现故障设备和故障发生的概率，为现场人员提供数据支持，提出有效可行的维修方案，提高风机故障诊断的效率和准确率。
及时更新知识
在电力设备的日常维护过程中，可能会有设备的更换、法规文件和管理制度的更新，相关信息也会随之更新，新的经验方法会不断输入到专家经验系统中。大观的知识图谱系统可以从新上传的文档中挖掘出新的模式、新的原因、新的解决方案、新的改进措施，更新到相应的图谱中，保持图谱中的信息与实际情况同步更新迭代，使整个图谱中的信息保持最新状态。
随着知识地图技术在电力设备巡检领域的深入应用，可以有效提高一线巡检人员的故障分析效率，减少设备故障停机时间，提高设备运行的可靠性和经济性。知识图谱的各类应用也将持续赋能国家电网的高效智能运行。未来，我们将进一步探索电力领域更多场景的融合，满足用户的真实需求，响应国家电网装备部数字化团队建设任务，助力中国早日实现“双碳”目标。
