T-CCUA 062-2025 输变电设备知识图谱 构建技术要求

ICS29.020CCSF04CCUAKnowledgegraphofpowertransmissionandtransformationequipment-IT/CCUA062—2025前言 12规范性引用文件 13术语和定义 14缩略语 2 35.1输变电设备知识图谱的分层结构 35.2输变电设备的特征和特性 35.3输变电设备知识图谱的基本原则 36知识图谱技术框架 37知识图谱的知识表示 48知识图谱的知识建模 49知识图谱的知识获取 510知识图谱的知识融合 611知识图谱的知识存储 612知识图谱的质量保障 7附录A（规范性）输变电设备知识图谱构建结果示例 9参考文献 本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国计算机用户协会提出并归口。本文件起草单位：中国计算机用户协会大数据与人工智能应用分会、云南电网有限责任公司、中国南方电网有限责任公司、广西电网有限责任公司、贵州电网有限责任公司、西南林业大学、昆明理工大学、云南云开电气股份有限公司、中国水利水电第八工程局有限公司、国网数科商用大数据公司、华能信息技术有限公司、大庆油田有限责任公司、中南大学、北京海博思创科技股份有限公司。本文件主要起草人：龚泽威一、于虹、游绍华、杨秋勇、邱实、董贇、寇卫利、帅春燕、资永新、骆钊、禤亮、王一帆、杜肖、林克全、代泽林、李杰、缪新萍、邓春宇、谢春、邓凯锋、胡锦、李孟阳、刘太文、杨坤、闫旻睿、严逸骏、龚威、李芳洲、张志生、王山、孙北宁、王泽朗、施勇、孙光云、张智华、孟子涵、鹿可可、陈昭利、刘凯杰、韦锐、蒙琦、王劲松、熊飞、梁志宏、陈思涵、陈小涛、欧阳鑫、杨希江、张万臣、李光涛、施胜德、张小七、张涛、杨晨曦、邓泽恩、尹春林、王世信、刘瑞、彭晶、马御棠、张新、王耀龙、王宗普。T/CCUA062—2025随着智能电网建设的深入推进，输变电设备的管理面临设备类型繁多、运行环境复杂、数据来源分散、信息关联性弱等问题。为了规范输变电设备知识图谱的构建，实现输变电设备信息的结构化、语义化和智能化管理，亟需制定本文件。本文件规定了构建输变电设备知识图谱的构建技术框架，并详细定义了从知识表示、知识建模、知识获取、知识融合、知识存储到质量保障的全流程技术要求，以指导构建全面、实用、开放的输变电设备知识图谱，支撑智能运检、故障诊断等高级应用。T/CCUA062—20251输变电设备知识图谱构建技术要求本文件确立了输变电设备知识图谱的总体要求和技术框架，规定了知识表示、知识建模、知识获取、知识融合、知识存储和质量保障等技术要求。本文件适用于电力行业输变电设备知识图谱的构建。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T23703.2-2010知识管理第2部分：术语GB/T42131—2022人工智能知识图谱技术框架3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1知识knowledge通过学习、实践或探索所获得的认识、判断或技能。[来源：GB/T23703.2—2010,2.1，有修改]3.2实体entity独立存在的对象。[来源：GB/T42131—2022,3.2]3.3本体ontology表示实体类型以及实体类型之间关系、实体类型属性类型及其之间关联的一种模型。注：又称本体模型。[来源：GB/T42131—2022,3.8]3.4联系association两个或多个对象间语义上的关联。[来源：GB/T42131—2022,3.5]3.5属性attribute一类对象中所有成员公共的特征。[来源：GB/T42131—2022,3.10]3.6实体、实体类型、实体组合或实体类型组合间的联系。注：关系可描述实体类型和实体类型、实体类型和实体、实体和实体之间的关联方式。2[来源：GB/T42131—2022,3.11]3.7某个实体类型或关系类型的具体范例。[来源：GB/T42131—2022,3.13]3.8知识图谱knowledgegraph以结构化形式描述的知识元素及其联系的集合。[来源：GB/T42131—2022,3.6]3.9知识表示knowledgerepresentation利用机器能够识别和处理的符号和方法描述人类的知识的活动。[来源：GB/T42131—2022,3.18]知识建模knowledgemodeling构建知识图谱的本体及其形式化表达的活动。注：知识建模活动可包括实体类型定义、关系定义及属性定义[来源：GB/T42131—2022,3.19]3.11知识获取knowledgeacquisition从不同来源和结构的输人数据中提取知识的活动。注：知识获取的数据源通常按数据组织结构的维度可分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据（如纯文本、音频和视频数据等）。[来源：GB/T42131—2022,3.20]知识融合knowledgefusion整合和集成知识单元（集并形成拥有全局统一知识标识的知识图谱的活动。[来源：GB/T42131—2022,3.21]知识存储knowledgestorage设计存储架构，并利用软硬件等基础设施对知识进行存储、查询、维护和管理的活动。注：常见的知识存储方式分为：基于关系数据库的存储方式、基于图数据库的存储方式、基于资源描述框架（RD数据库的存储方式等。[来源：GB/T42131—2022,3.22]3.14输变电设备powertransmissionandtransformationequipment电力系统中用于输送电能和改变电压的设备。注：可分为输电设备、变电设备两种。4缩略语下列缩略语适用于本文件。NLP：自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）OIL：本体推理层(OntologyInferenceLayer)OWL：本体网络语言(OntologyWebLanguage)RDF：资源描述框架（ResourceDescriptionFramework）RDFS：资源描述框架模式(ResourceDescriptionFrameworkSchema)T/CCUA062—202535总体要求5.1输变电设备知识图谱的分层结构输变电设备知识图谱采用的分层结构如下：a)本体层：由输变电设备类型和其属性、输变电设备类型间关系类型、规则等本体相关知识元素b)实例层：是对本体层的实例化，由输变电设备类型对应的输变电设备及其属性以及输变电设备间关系等相关知识元素构成。5.2输变电设备的特征和特性输变电设备各层特征特性，应包括但不限于如下内容。a)全面性，如：1)建立设备特征库，覆盖主要设备类型及其关键属性；2)定期由领域专家和运维人员审核设备特征库，确保更新及时、完整。b)命名规范性，如：1)建立术语字典库，对新设备命名进行字典比对，避免重复和歧义；2)对同义词、近义词统一映射关系，并通过系统自动提示与人工确认。c)特性确定流程，如：1)特性名称与定义由知识工程师初步设定，交由专家审核小组复核；2)对争议性特性形成评审意见，并通过版本管理机制记录调整过程；3)建立多轮审核机制，采用“自动检测+人工确认”相结合的方式，确保科学性与准确性。d)命名原则，如：1)通俗易懂，采用常用词，并优先使用行业常用词，避免生僻词；2)在系统中设立命名审核模块，对不符合规则的命名进行提示与修正。5.3输变电设备知识图谱的基本原则输变电设备知识图谱的基本原则，应包括但不限于如下内容。a)全面性，如：1)知识图谱收纳的数据应全面，覆盖多种输变电设备；2)参与的输变电设备知识图谱构建相关工作部门应全面，可包括生产、维护、信息等相关部a)实用性，如：1)知识图谱融合于输变电设备的建设和运维中，可支撑多方的数据表达与交换；2)确保知识图谱结构和关系易于语义理解、支持推理，并可随业务需求扩展。b)开放性，如：1)兼容相关的国际、国家、行业和团体标准；2)充分考虑当前技术现状及未来一段时间技术发展势，使输变电设备知识图谱具有可扩充6知识图谱技术框架4输变电设备知识图谱的构建是一个不断迭代和更新的过程，每一轮迭代包括知识表示、知识建模、知识获取、知识融合、知识存储和质量保障等，见图1。为实现这些步骤，通常需要结合多种技术，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习和数据库等。图1输变电设备知识图谱构建技术框架7知识图谱的知识表示输变电设备知识图谱的知识表示能够全面、准确地描述设备实体、属性、关系及语义规则，支持设备全生命周期数据的建模、存储与推理。知识表示方式应具备以下基本要求：a)标准化：采用通用的知识表示标准（如RDF、OWL等），保证互操作性；b)层次性：能够体现输变电设备的分类体系及分层结构；c)可扩展性：支持新设备类型、新属性和新关系的动态扩展；d)一致性：保证设备本体、数据实例和业务规则的一致性。知识表示方法，应包括但不限于如下内容。a)数据模型：采用实体、属性和关系的形式表示；b)语义建模，如：1)采用符号表示或向量表示的方式表达电力领域知识；2)采用基于“概念-实体-属性-关系-事件-规则-链接”的统一知识表示方式；3)采用OIL、OWL等语言格式；4)采用RDF、RDFS等框架的知识表示形式；5)采用符号表示、数值表示、向量表示等知识表示形式；6)支持实例化，使设备运行数据能够与知识图谱语义层结合。c)图结构表示，知识图谱的底层表示为有向图，节点表示设备或部件实体，边表示属性或关系。应支持：1)节点标签（设备类型、部件类型等）；2)边属性（关系类型、发生时间、状态值等）；3)子图划分（按变电站、输电线路或地理区域等划分）。8知识图谱的知识建模T/CCUA062—20255输变电设备知识图谱的知识建模以输变电设备全生命周期管理需求为导向，覆盖设计、制造、安装、运行、检修、退役等环节。知识建模规范，应包括但不限于如下内容：a)具有统一的命名规范，采用唯一标识符进行实体、属性和关系的标识；b)建立术语表和词汇表，保证领域内术语的一致性；c)提供建模文档和可视化说明，便于维护和复用；d)支持模型验证，包括本体一致性检查、约束验证和数据实例化验证。输变电设备知识建模，应包括但不限于如下内容。a)本体建模，如：1)本体顶层类宜包括：设备类、部件类、功能类、事件类、环境类；2)设备类宜按照输变电设备类别进行细分，如变压器、断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器、避雷器、电缆、母线等；3)部件类宜细化至关键部件，如：变压器绕组、套管、冷却装置；4)功能类宜覆盖主要运行功能，如：保护功能、测量功能、绝缘功能、散热功能。5)事件类可包括典型事件，如：投运、检修、故障、退役。6)环境类可包括运行环境因素，如：变电站、线路走廊、地理位置、气象条件。b)属性建模，如：1)基本属性：型号、额定电压、额定电流、容量、生产厂家、投运日期；2)运行属性：温度、油压、动作次数、负荷率；3)维护属性：检修记录、缺陷记录、寿命周期；4)环境属性：海拔高度、气温、湿度、污秽等级。c)关系建模，如：2)连接关系；3)依赖关系；4)功能关系；5)事件关系。9知识图谱的知识获取输变电设备知识图谱的知识采集与集成包括但不限于：不同输变电设备的多模态数据；传感器监测数据、运维检修记录、环境变量数据等结构化、半结构化和非结构化数据。多源状态数据采集要求如下：a)结构化数据优先：在数据采集过程中，优先选用具有明确数据模式、定义清晰的结构化数据。建立结构化数据质量监控体系，实时监测数据的完整性和准确性；b)跨图谱知识复用：利用通用知识图谱及业务领域知识图谱的已有知识；c)权威外部数据接入：从合法、稳定的直接/间接数据源获取外部公开权威数据；d)信息确定性分级：明确区分非确定性参考信息与确定性信息；e)公开数据合法获取：通过互联网等渠道合法采集公开数据，如行业词库；f)多源数据融合：融合内部业务数据、领域专家知识及外部数据，生成知识更为丰富的多源数据集合。6为实现数据统一处理和解析、提高数据质量和分析效率，数据整合和集成可采用清洗、去噪、标准化等处理手段。10知识图谱的知识融合输变电设备知识图谱的知识融合需要整合和集成知识单元（集并形成拥有全局统一知识标识的知识图谱。知识融合规范，应包括但不限于如下内容：a)在统一的本体框架下，对多源异构数据进行集成，形成一致的输变电设备知识图谱；b)保证知识的一致性、完整性、准确性和可追溯性；c)知识融合方法支持结构化、半结构化和非结构化知识的统一表示；d)知识融合过程可扩展，能够适应新设备类型、新数据源的动态加入。输变电设备知识图谱的知识融合，应包括但不限于如下内容。a)实体对齐，如：1)基于设备唯一标识（如编号、资产编码）进行实体匹配；2)对缺乏唯一标识的设备，结合属性相似度（如型号、额定电压、制造厂）进行匹配；3)采用基于规则与基于机器学习的方法相结合的对齐方式。b)属性融合，如：1)统一属性命名、数据类型和单位；2)对同一设备的多源属性，进行冲突检测与一致性判定；3)建立属性映射关系表，实现不同系统属性间的对应关系。c)关系融合，如：1)对同一关系的不同表达方式进行归一化处理；2)支持关系的合并与去重；3)对存在语义冲突的关系，通过优先级或人工审核进行裁决。d)规则与知识融合，如：1)融合不同来源的规则知识，建立统一的规则库；2)支持基于逻辑规则和基于统计规律的知识补全；3)建立冲突检测机制，避免规则间矛盾。知识融合模块功能要求，应包括但不限于如下内容。a)支持概念层与实例层的知识融合，支持概念层与实例层的对齐；b)支持原始抽取数据的实体消歧、属性消歧；c)提供针对知识融合结果的增删改查操作；d)针对无法融合的数据进行异常提示。11知识图谱的知识存储输变电设备知识图谱的知识存储需要设计存储架构，并利用软硬件等基础设施对知识进行存储、查询、维护和管理。知识存储性能要求，应包括但不限于如下内容：a)支持海量数据的高效存取，保证查询响应时间满足应用需求；b)支持批量写入与实时写入，保证设备运行数据的时效性；T/CCUA062—20257c)支持图遍历、模式匹配和路径查询等操作；d)支持分布式存储与计算，满足跨区域、跨系统的访问需求。输变电设备知识图谱的知识存储，应包括但不限于如下内容。a)属性数据存储，如：1)属性数据存储内容包含实体属性和关系属性；2)属性数据存储方式根据数据规模决定采用分布式存储或单机存储，主要包括单个和批量属性数据的增加、更新、删除操作；3)属性数据存储宜考虑高可用、高并发、高性能、可扩展、可容灾等因素。b)图数据存储，如：1)图数据存储内容包括实体数据和关系数据，分别以实体表和关系表的形式体现；2)图数据存储方式根据数据规模决定采用分布式存储或单机存储；3)图数据存储考虑的因素主要包括：数据库维度与表维度可采用逻辑划分和物理存储隔离；各数据分片有多份副本，保证安全、可容灾、高可用等性能要求；通过提高服务器硬件配置或服务器数量提升集群数据处理能力。c)检索引擎，根据数据规模决定采用分布式部署或单机部署，检索引擎的功能主要包括：2)实时条件过滤查询；3)实时复合条件查询；4)实时聚合查询。d)动态知识可视化，主要包括的功能如下：1)属性展示：通过界面或查询方式查看实体和关系的属性详细信息；2)实体及关系过滤：筛选出关注的实体及关系，隐藏其他实体和关系；3)前端效果配置：对实体和关系展示的前端效果进行配置，主要包括形状、颜色、尺寸；4)自适用页面的展示：支持放大、拖拽、调整结构等操作；5)爆炸节点的聚合：防止因展示实体及关系过多而引起的前端崩溃、卡顿等问题。12知识图谱的质量保障输变电设备知识图谱的质量保障的要求如下：a)输变电设备知识图谱的质量维度与指标，应包括但不限于如下内容：1)效率：度量活动中时间占用、资源占用等程度；2)可维护性：度量活动中知识单元维护与管理和数据库维护的能力；3)安全性：度量活动中对知识单元进行保护以防止丢失或泄露的能力；4)可用性：度量对知识图谱其他活动的支持能力，可包括知识单元导入导出、分布式存储、索引构建、全知识图谱检索等；5)可靠性：度量是否建立知识单元的备份机制；6)友好性：度量接入接口可支持的常见数据类型、界面友好程度及人机交互能力等。b)输变电设备知识图谱质量评估的方法，根据量化评估的结果，保留置信度较高的知识，舍弃置信度较低的知识，确保知识图谱中知识的可靠性，应包括但不限于如下内容：1)人工抽样检测法：可由领域专家进行抽样质量检测与评估。抽样检测的具体抽样方法包括均匀随机采样法、不均匀随机采样法等；82)一致性检测法：通过专家预先制定的一致性检测规则检测知识图谱中的知识冲突，发现知识质量问题；3)基于外部知识的对比评估法：使用与目标知识图谱有较高重合度的高质量外部知识源作为基准数据，对目标知识图谱进行质量检测。c)输变电设备知识图谱质量控制，贯穿于知识图谱构建的全周期，涉及输变电设备知识图谱构建前、中、后三个阶段的质量控制，如下：1)知识图谱构建前的质量控制：主要是对数据来源的质量控制，对于获取