DLT 2938-2025 电力领域知识图谱技术导则标准立项发展报告

电力领域知识图谱技术导则标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalGuidelinesforKnowledgeGraphinElectricPowerDomain摘要随着人工智能技术的快速发展与新型电力系统建设的深入推进，知识图谱作为实现机器可读、可推理、可决策的核心技术手段，正成为电力行业数字化转型的重要基础设施。电力数据资源规模庞大、类型繁多、关联关系复杂，传统的数据组织方式难以支撑跨业务、跨系统的智能应用需求，迫切需要统一的领域知识图谱技术标准加以规范。本报告围绕《电力领域知识图谱技术导则》（标准编号：DL/T2938-2025）的立项背景、编制过程、核心技术内容和预期应用价值展开全面论述。该标准由行业标准—电力归口管理，于2025年6月30日发布，将于2025年12月30日正式实施，标准分类号为"信息技术在工业中的应用"。标准涵盖了电力领域知识图谱的体系架构、知识表示、构建流程、质量评估、运维管理等关键技术环节，提出了分层分域的知识抽取、融合与存储规范，明确了电力术语本体、设备资产、运行状态、拓扑关系等核心知识元的编码与组织要求。本标准的发布实施将有效解决电力行业知识图谱建设过程中存在的异构系统互操作困难、知识复用率低、质量参差不齐等突出问题，为电力企业的智能化升级提供统一的技术遵循和标准支撑。关键词：电力领域；知识图谱；技术导则；行业标准；数字化转型；新型电力系统；知识表示Keywords:ElectricPowerDomain;KnowledgeGraph;TechnicalGuidelines;IndustryStandard;DigitalTransformation;New-typePowerSystem;KnowledgeRepresentation一、引言1.1编制背景知识图谱自2012年由Google公司正式提出以来，已在搜索引擎、智能问答、推荐系统等领域取得广泛应用，并逐步向工业垂直领域深度渗透。电力行业作为关系国计民生的基础性能源行业，其业务系统包含大量结构化数据（如SCADA实时监测数据、设备台账数据）、半结构化数据（如检修工单、缺陷记录）和非结构化数据（如操作规程、事故报告、技术论文），数据形态多样且规模庞大。然而，长期以来各业务系统独立建设、数据孤岛现象严重，知识难以跨系统流通共享，严重制约了电力行业的智能化发展水平。近年来，国家层面相继出台了一系列政策文件推动能源电力行业的数字化转型。国家能源局《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》明确提出，要推动人工智能与能源业务的深度融合，构建能源行业知识图谱和智能决策系统。国家标准化管理委员会《2024年全国标准化工作要点》亦强调，要加强人工智能领域标准研制，推动知识图谱等关键技术标准在重点行业的落地应用。在此背景下，电力行业亟需制定一部专门针对知识图谱技术的行业标准，以统一技术架构、规范建设流程、引导产业健康发展。1.2编制意义第一，本标准的编制是服务新型电力系统建设的技术保障。新型电力系统以新能源为主体，呈现高比例可再生能源、高比例电力电子设备、高度数字化智能化的"三高"特征，系统运行机理更趋复杂，调控决策难度显著加大。知识图谱通过将设备、电网、市场、气象等多维知识进行结构化组织和关联推理，可为电网调度、运行监控、故障处置提供更深层次的认知支持。第二，本标准的编制是解决电力数据价值释放瓶颈的关键举措。电力大数据中蕴藏着巨大的知识价值，但碎片化、多源异构的数据形态使得传统技术手段难以有效挖掘。知识图谱技术的引入，为电力数据的语义化组织与智能化利用提供了全新的解决路径，而标准的制定则为这一路径的规模化复制推广提供了统一框架。第三，本标准的编制填补了电力行业知识图谱领域标准的空白。当前国内虽有知识图谱通用技术标准，但面向电力行业特殊需求的领域标准仍然缺乏，电力企业在实际建设过程中无据可依、各自为政的现象较为突出。本标准的编制有效填补了这一标准空白。二、标准编制任务来源与工作过程2.1任务来源本标准编制任务来源于国家能源局下达的行业标准制修订计划，由中国电力企业联合会归口管理。标准编制工作由国内电力行业信息化领域权威企事业单位牵头组织，联合多家电网公司、发电集团、科研院所和高校共同参与起草。2.2主要工作过程标准编制过程严格按照标准化工作导则要求，经历了预研启动、框架设计、草案编制、征求意见、专家审查等阶段。预研与立项阶段（2023年1月—2023年6月）：编制组对国内外知识图谱标准化现状进行了系统调研。在国际层面，ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）正在推进知识工程相关标准研制，W3C发布了RDF、OWL、SPARQL等语义网标准族；在国内层面，GB/T42131-2022《人工智能知识图谱技术框架》等国家标准已发布实施。编制组在充分吸收上述成果基础上，结合电力行业特点明确标准的总体定位和技术路线。框架设计与内容编制阶段（2023年7月—2024年6月）：编制组通过实地调研多家电网和发电企业的知识图谱建设实践，梳理了电力调度、设备运维、客户服务、安全监督等典型业务场景的知识图谱应用需求，在此基础上完成了标准主体框架的设计和各项技术内容的起草工作。征求意见与修改完善阶段（2024年7月—2024年12月）：标准草案面向全行业广泛征求意见，共收到来自电网企业、发电企业、电力设计院、科技公司、高等院校等30余家单位反馈的修改意见和建议200余条。编制组逐条分析、充分吸纳，对标准文本进行了多轮修改完善。审查与报批阶段（2025年1月—2025年6月）：标准通过全国电力标准化技术委员会组织的专家审查，经修改完善后，报国家能源局批准发布。三、标准主要内容3.1标准适用范围本标准规定了电力领域知识图谱的术语定义、体系架构、知识表示方法、知识获取、知识融合、知识存储、知识计算与应用、质量管理与运维保障等技术要求，适用于电力规划建设、调度运行、设备管理、营销服务、安全管理等业务领域的知识图谱设计、开发、部署与运营管理。标准按照电力领域业务特点，将知识图谱划分为电网拓扑知识图谱、设备资产知识图谱、调度运行知识图谱、市场营销知识图谱、安全监督知识图谱等类型，并对各类图谱的核心本体进行了明确定义。3.2体系架构标准提出了电力领域知识图谱的分层架构模型，自下而上分为数据资源层、知识获取层、知识融合层、知识存储层、知识计算层和应用服务层六个层次。数据资源层涵盖电力各业务系统的结构化、半结构化和非结构化数据；知识获取层负责从多源数据中进行实体识别、关系抽取和属性提取；知识融合层解决跨源知识的实体对齐、冲突消解和一致性校验问题；知识存储层规定了图数据库、关系数据库等不同存储方案的选型要求；知识计算层提供图遍历、图挖掘、推理计算等核心能力；应用服务层面向具体业务场景提供知识问答、智能搜索、辅助决策等服务接口。3.3核心技术要求知识表示方面，标准规定电力领域知识图谱应支持基于RDF和属性图的表示方式，并推荐采用OWL2本体描述语言进行领域建模。标准定义了电力设备的统一资源标识符命名规范，确保设备实体在全行业范围内具备唯一标识，为跨系统知识共享奠定基础。知识获取方面，标准对实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取分别提出了精度和召回率的最低要求，针对电力领域的专业术语和领域特殊性规定了领域词典和标注语料的构建方法。知识融合方面，标准明确了实体对齐、指代消解、冲突检测等技术方案的评估指标，并强调了与电力已有公共数据字典、设备编码标准的兼容一致性要求。知识存储方面，标准给出了图数据库、关系数据库及混合存储架构的性能指标建议，对数据规模超过千万级实体的场景提出了分布式存储方案的参考架构。同时规定了知识的版本管理和全生命周期管理机制。3.4质量要求与评价指标标准建立了电力领域知识图谱的多维度质量评价指标体系，从完整性、准确性、一致性、时效性和安全性五个维度做出明确要求。完整性要求知识覆盖率不低于90%，核心设备及拓扑关系不得缺失；准确性要求实体识别准确率不低于95%，关系抽取准确率不低于90%；一致性要求跨源知识冲突率控制在3%以内；时效性要求对设备状态变化和拓扑变更的更新延迟不超过规定时限；安全性要求建立知识图谱的访问权限控制和数据脱敏机制。四、主要编制单位介绍本标准编制由中国电力科学研究院有限公司牵头，联合国家电网有限公司数字化部、南方电网有限责任公司数字化部、中国大唐集团有限公司、华北电力大学、浙江大学、华为技术有限公司等单位共同起草。中国电力科学研究院有限公司（以下简称"中国电科院"）成立于1951年，是国家电网有限公司直属的综合性科研机构，也是我国电力行业规模最大、综合实力最强的科研机构之一。中国电科院是电力行业标准的主要起草单位，承担着全国电力标准化技术委员会多个分技术委员会的秘书处工作，多年来牵头编制了数百项国家和行业标准，在电力信息技术、人工智能应用、电力系统自动化等研究领域积累了深厚的科研实力和丰富的标准化工作经验。在知识图谱技术研究方面，中国电科院自2018年起即开展了电力领域知识图谱的核心技术攻关，先后承担了国家重点研发计划"电网设备知识图谱关键技术研究"等多项国家级和省部级科研项目，构建了覆盖输变电设备、配电网、调度运行等领域的知识图谱原型系统，形成了具有自主知识产权的电力知识抽取、融合、推理等关键算法体系。依托上述研究成果，中国电科院在本标准编制过程中发挥了至关重要的技术引领和组织协调作用，为标准的科学性、先进性和适用性提供了坚实保障。五、标准实施预期效果5.1推动行业智能化水平提升5.2促进跨系统知识互联互通标准中规定的统一标识规则和数据交换接口要求，将有效打破电力各业务系统之间的数据壁垒和知识孤岛。通过标准化的知识表示和融合机制，不同电力企业之间、同一企业内部不同业务系统之间的知识资源可以实现互联互通和共享复用，为跨层级、跨区域的协同应用提供条件。5.3助力电力数据要素价值释放电力数据作为重要的生产要素，其价值释放依赖于高效的语义组织和智能分析手段。本标准为电力大数据的语义化组织和知识化利用提供了标准化的技术框架，有助于将海量多源异构的电力数据转化为可推理、可决策的结构化知识资产，充分释放电力数据要素的潜在价值。六、结论与展望《电力领域知识图谱技术导则》（DL/T2938-2025）是我国电力行业首项专门针对知识图谱技术的行业标准，其发布实施填补了该领域标准化工作的空白，标志着电力行业知识图谱建设进入规范化发展的新阶段。标准的实施将为电力企业开展知识图谱规划、建设、运维提供系统的技术指引，有力推动电力行业数字化转型和智能化升级。展望未来，随着人工智能技术的持续演进和电力行业业务需求的不断深化，知识图谱技术将在电力行业获得更为广泛和深入的应用。本标准的后续工作应着重关注以下方向：一是紧密跟踪知识图谱与大语言模型融合发展的技术前沿，适时开展标准修订和扩展，纳入图语言模型、知识增强大模型等新兴技术内容；二是推动标准在电力各细分领域的落地实施，研究制定配套的细分领域应用指南或实施细则；三是建立标准实施效果评估机制，持续收集行业反馈和实践经验，为标准的后续修订完善提供依据。同时，建议加强标准的宣贯培训和试点示范工作，培育一批标准化知识图谱应用标杆案例，带动全行业知识图谱建设水平的整体提升。参考文献[1]GB/T42131-2022,人工智能知识图谱技术框架[S].[2]国家能源局.关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见[Z].2023.[3]国家标准化管理委员会.2024年全