典型文献
基于迁移学习的电网故障处置知识图谱构建及实时辅助决策研究
文献摘要：
调度工作是电网领域的核心业务之一,随着近年来电网信息系统建设,呈现出数据多元结构复杂的特点,为满足高效响应的调度需求,文章提出了一种基于迁移学习的电网领域实体识别技术,研究了基于知识图谱的电网故障处置应用.首先,提出了一种基于迁移学习的电网故障处置文本数据的实体识别技术,该技术可以在少量标注的情况下实现较高准确度的实体识别工作,有效地解决了电网领域小样本数据实体识别准确度较低的问题.其次,构建了电网故障处置知识图谱,该图谱将电网调度领域多源异构数据转化为知识,可实现对多故障类型的决策支撑.最后,基于所建立的电网故障处置知识图谱,实现了故障处置实时辅助决策功能,并嵌套进省地协同故障处置引擎应用中.实际应用表明,通过图数据库进行关系推理得到的知识经验,可为调度人员提供有效的故障处置参考方案.
文献关键词：
知识图谱;多源异构;智能调度;迁移学习;故障处置;实时辅助决策
中图分类号：
作者姓名：
张锐;刘剑青;张伯远;李金星;高天露;张俊
作者机构：
国网冀北电力有限公司,北京 100053;中国电力科学研究院有限公司,北京 100192;武汉大学电气与自动化学院,湖北 武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]张锐;刘剑青;张伯远;李金星;高天露;张俊-.基于迁移学习的电网故障处置知识图谱构建及实时辅助决策研究)[J].电力信息与通信技术,2022(06):24-34
A类：
实时辅助决策
B类：
迁移学习,电网故障,故障处置,知识图谱构建,决策研究,调度工作,核心业务,来电,电网信息,信息系统建设,多元结构,调度需求,实体识别,基于知识,文本数据,高准确度,小样本数据,电网调度,多源异构数据,多故障,故障类型,决策支撑,嵌套,套进,省地,图数据库,关系推理,理得,知识经验,调度人员,智能调度
AB值：
0.301226
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