[发明专利]基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法

说明书

本发明涉及一种基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法。首先对电网事故记录的文本进行自然语言分析，进行信息提取，得到事故之间的关系及同种事故的处理情况，并结合OMS系统，依据事故发生区域范围、事故类型等分类标签实现事故信息的自动分类与录入，再利用OWL语言构建本体，录入所提取的信息，构建事件本体，以事件间的转移概率作为连接，沟通各个事件，建立事理图谱模型。本发明基于事理图谱的理论与方法，在电网事故记录文本的基础上，通过自然语言分析技术实现快捷、准确、全面的电网故障信息提取与自动填报，并构建实例化的电网事故记录事理图谱，可以为运行人员提供信息搜索、辅助决策、事故分析等多种功能。

技术领域

本发明涉及一种基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法，尤其涉及结合OMS系统的信息自动填报与事故事理图谱的建立。

背景技术

电能已成为现代工业生产的主要能源和动力。由于电网自身特性，故障的发射在所难免，历史故障记录对未来故障的应对具有十分重要的意义，目前多采用OMS系统实现事故信息分享与有序整合。然而，在事故多发的情况下，调度员不仅要处理电网事故，还要对不同的事故进行记录，并在OMS系统登录进行手工填报。然而手动编辑一份事故记录至少需要5分钟，若事故较多且同时发生，导致调度员无法及时完成作业，影响事故的处理速度。此外，由于无法构建事故之间的联系，以及同一类事故在不同的条件下有着不同的处理办法，这些都导致填报的信息无法形成有效体系，难以对未来事故处理起到辅助决策与分析的作用，导致历史信息的价值被大大浪费。

自然语言分析对已有事故文本的信息梳理分类具备天然优势。通过对事故文本的自然语言分析可以快速有效地对事故核心内容加以提取，并依据分类标签进行相关信息的自动填报。事理图谱是基于知识图谱的动态化表示，其基本单位是事件，并以事件间的转移概率作为联系，反映了事件间联系的发展变化，这一特性可以形成动态的知识网络，对研究对象起着可预测、可溯源、可指导相关资源分配等作用。因此，本发明提出了基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法，对已有的故障记录文本实现OMS系统的自动分类填报，并依托于提取的信息构建事理图谱，为调度人员提供辅助决策、事故分析、事故处理、信息校对等功能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法，可以实现自动登录OMS系统对事故信息完成分类填报，并构成事故事理图谱，为调度员起到辅助决策等作用。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于事理图谱的电网事故信息自动填报及辅助决策的方法，包括如下步骤：

S1、根据电网事故记录文本，展开自然语言分析，对事故进行信息提取，并结合OMS系统完成电网事故信息的自动分类填报；

S2：基于所述S1步骤中所提取的事故信息构建事件本体，以事件间的转移概率作为连接，沟通各个事件，建立事理图谱模型，实现事件查询功能。

在本发明一实施例中，步骤S1中采用LTP平台实现电网事故记录文本的自然语言分析，即电网事故记录文本的分词及语义分析，以完成电网事故信息的抽取。

在本发明一实施例中，步骤S1通过输入电网事故记录文本从而实现OMS系统的事故信息自动分类填报。

在本发明一实施例中，步骤S1中对电网事故信息自动分类，其所依据的分类标签包括事故发生的区域、事故发生的时间、主要事故设备、事故的类型。

在本发明一实施例中，步骤S1中对电网事故信息自动填报，其内容包括事故发生地点、事故发生时间、主要事故设备、事故类型、事故前的相关操作、事故后处理办法。

在本发明一实施例中，步骤S2中，基于事件实体及事件实体之间的关系，采用Neo4j图形数据库进行编辑，建立电网事故信息的事理图谱模型。

在本发明一实施例中，步骤S2中事理图谱模型具有关键词查询功能。