典型文献
电力设备健康管理知识图谱:基本概念、关键技术及研究进展
文献摘要：
知识图谱具有良好的知识表达能力和解释性,是人工智能领域的一个重要分支,将其应用于电力设备健康管理,可有效整合设备全生命周期的数据,形成以知识为导向的新型运维管理模式.首先,文中系统地梳理了开放领域知识图谱构建方法,针对其中的关键技术和难点问题进行了详细阐述,并结合电力设备健康管理知识图谱的特点,论述了知识图谱的构建过程;然后,结合现有工作,明确了知识图谱在电力设备健康管理中的应用场景,并分析了当前健康管理领域对知识图谱技术的需求;最后,对未来知识图谱在能源电力设备健康管理中的应用前景做了展望.
文献关键词：
电力设备;健康管理;知识图谱;深度学习;自然语言处理;知识推理
中图分类号：
作者姓名：
李刚;李银强;王洪涛;谢庆;黄文琦;侯佳萱
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省保定市 071003;复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心(华北电力大学),河北省保定市 071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北省保定市 071003;南方电网数字电网研究院有限公司,广东省广州市 510670
文献出处：
引用格式：
[1]李刚;李银强;王洪涛;谢庆;黄文琦;侯佳萱-.电力设备健康管理知识图谱:基本概念、关键技术及研究进展)[J].电力系统自动化,2022(03):1-13
A类：
B类：
电力设备,设备健康管理,管理知识,知识表达,表达能力,解释性,人工智能领域,有效整合,运维管理模式,放领,领域知识图谱,知识图谱构建,构建方法,构建过程,管理领域,未来知识,能源电力,自然语言处理,知识推理
AB值：
0.275395
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