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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网电力科学研究院有限公司;国网安徽省电力有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司

摘要：本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统，所述方法包括：采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱；对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐；采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量；基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息，有助于降低风险发生概率，提高电力调度的安全性和稳定性。

主权项：1.一种新增设备启动风险识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集多种电网运行信息，从所述多种电网运行信息中提取多模态运行信息并构造多模态知识图谱；所述多模态知识图谱是从多模态图像信息、多模态文本信息、多模态音频信息中抽取出实体-属性-值、实体-关系-实体的三元组，并基于所述三元组构造的；以线路、变压器为头实体，从所述多模态知识图谱中抽取三元组集合；从预先设置的新增设备启动风险逻辑规则中采集实体属性类型，基于所述实体属性类型，从所述三元组集合中筛选出特征三元组；所述预先设置的新增设备启动风险逻辑规则中采集到的实体属性类型包括类型、电压等级、冲击类型、冲击次数、冲击总次数和状态；其中，所述状态包括接入开关状态、接入开关所属闸刀状态、接入开关所属地刀状态、线路地刀状态、线路状态、变压器三侧地刀状态、变压器状态；所述构造采用Transformer模型实施，在所述Transformer模型中采用稀疏矩阵计算自注意力的输出结果，所述稀疏矩阵判断所述稀疏矩阵中每一个元素的稀疏特性；字符级元素集合基于新增设备启动方案中所涉及的实体和属性确定；所述稀疏矩阵为： 式中，为稀疏后的相似度矩阵中的第个元素、第个元素的对应概率值；为相似度矩阵第行中的相似度分数阈值，等于该行中排名第个的相似度分数； 表示输入文本中第个元素，为字符级元素集合；其中，相似度矩阵是采用自注意力计算得到的；基于预先设置的新增设备启动风险逻辑规则，从所述多模态知识图谱中抽取特征三元组，并将所述特征三元组映射至向量空间中；所述预先设置的新增设备启动风险逻辑规则包括线路送电规则、线路状态规则、变压器送电规则和变压器状态规则，是将实体图谱中三元组集合作为逻辑规则处理的输入，通过应用本体节点所蕴含的逻辑规则，输出相关风险的推理路径；所述特征三元组以线路、变压器为头实体；基于所述特征三元组在所述向量空间中的位置，预测所述电网新增设备的启动风险。

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