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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明涉及电力设备故障检测技术领域，揭露了一种故障诊断用GIS知识图谱的构建方法，首先完成GIS故障概率知识图谱的构建，采用自顶向下的方式，在定义故障概率知识图谱框架的模式层基础上进行数据层中知识的抽取、融合加工，并将知识映射到模式层中完成知识图谱的构建；依据故障概率知识图谱与贝叶斯网络拓扑结构关于事件概率的相似性，将故障概率知识图谱直接转化为贝叶斯网络，并获取网络中间节点以及叶节点各状态的事件概率；最后对GIS故障贝叶斯网络通过敏感性分析进行故障诊断；本发明可以实现GIS的概率知识图谱的构建以及故障诊断，并且可以及时发现GIS各类故障，来保证电力系统的安全稳定运行。

主权项：1.一种故障诊断用GIS知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：S1：GIS故障概率知识图谱的构建；通过构建GIS故障概率知识图谱将GIS状态量、故障类型、两者间的关系以及概率属性进行揭示，为后续知识图谱向贝叶斯网络的转化以及故障诊断奠定基础；S2：GIS故障概率知识图谱向贝叶斯网络的转化；利用知识图谱构造贝叶斯网络，将知识图谱的主要构成部分与贝叶斯网络模型一一对应，知识图谱中的属性划分为实体属性和关系属性，为贝叶斯网络中每个节点先验概率与有向边条件概率的确定提供了先天优势；S3：GIS故障诊断；在GIS运行过程中，可通过定期的带电检测和在线监测获取GIS各状态量的状态等级，并以此作为证据添加至贝叶斯网络中，获取其相应状态等级下相关故障子节点的后验概率，实现GIS在数据不完整的情况下进行故障诊断；S4：GIS故障的统计和评估；在预设的评估时间段对相关故障子节点的故障情况进行统计和评估，以此来对相关故障子节点的故障进行针对性的关注和提示；具体的，在预设的评估时间段，统计所有子节点出现注意、异常和严重的状态总次数，将注意、异常和严重的状态总次数联立获取所有子节点出现故障的节点评估值，对节点评估值进行分析，得到低故障节点和高故障节点，具体包括：在预设的评估时间段，统计所有子节点出现注意、异常和严重的状态总次数并分别设定为第一次数YC、第二次数EC和第三次数SC，通过节点评估表达式获取所有子节点出现故障的节点评估值JP；节点评估表达式为：JP＝α×a1×YC+a2×EC+a3×SCT；a1、a2、a3为不同的比例系数且均大于零，α为子节点对应故障大类的权重，T为评估时间段。

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