(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210690409.5 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 广西大学 地址 530004 广西壮 族自治区南宁市大 学 东路100号 申请人 广西网数云科技有限公司 (72)发明人 祝云　王长波　兰慧颖　何洋　 谢升活　甘莲琼　梁峻超　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 杜阳阳 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06F 40/295(2020.01) (54)发明名称 一种低压台区线损异常处 理方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种低压台区线损异常处理方 法及系统， 涉及台区线损异常处理技术领域， 首 先利用电网信息系统及电能计量系统中的电力 数据构建设备 实体图谱、 异常诊断图谱和历史案 例图谱， 然后获取台区供售电量， 计算线损率， 识 别异常台区， 结合设备实体图谱获取异常台区信 息； 然后利用异常诊断图谱进行异常原因分析， 得到异常原因； 再通过图匹配算法与历史案例图 谱匹配从相似案例中得到相应处理措施。 本发明 将知识图谱技术应用于低压台区线损异常分析 与处理中， 结合历史经验为工作人员提供异常处 理手段并记录整个异常处理过程的相关信息丰 富知识库， 为降低低压台区损失率， 挽回电力企 业经济损失， 提高企业的经济效益， 促进节能降 损工作提供便利。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115098695 A 2022.09.23 CN 115098695 A 1.一种低压台区线损异常处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 构建低压台区设备的实体图谱； 所述实体图谱包括设备实体、 实体之间的连接关系以 及实体的属性； 将异常原因判断算法转 化为知识图谱形式， 得到异常诊断图谱； 将历史异常处 理记录转 化为知识图谱形式， 得到历史案例图谱； 获取台区供售电量； 根据所述台区供售电量计算线损率； 根据所述线损率识别异常台区； 根据所述实体图谱获取所述异常台区的设备实体链接图； 所述设备实体链接图包括异 常台区的实体、 连接关系以及属性； 获取所述异常台区的运行 数据； 利用所述异常诊断图谱分析 所述运行数据， 得到异常原因分析 结果； 将所述异常原因分析结果与所述运行数据添加至所述设备实体链接图， 得到查询子 图； 利用图匹配算法在所述历史案例图谱中寻找与所述 查询子图匹配的历史相似案例； 根据所述历史相似案例得到处 理措施。 2.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 在所述根据 所述历 史相似案例得到处 理措施之后， 还 包括： 将异常处 理期间的结构化数据存 入所述历史案例图谱中。 3.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述构建低压 台区 设备的实体图谱， 具体包括： 根据电能计量系统中的数据将台区各个设备及属性值作为实体， 将各个设备的链接关 系或设备的属性作为各实体间的关系， 组成三元组； 所述三元组包括： 实体 ‑关系‑实体三元 组和实体 ‑属性‑属性值三元组； 将所述三元组连接成为实体图谱。 4.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述将异常原因判 断算法转 化为知识图谱形式， 得到异常诊断图谱， 具体包括： 将异常原因判断算法中每 个步骤的文本数据图谱化， 得到图谱化执 行步骤； 获取异常原因判断算法执 行步骤的先后顺序； 根据所述先后顺序将所述图谱化执 行步骤连接成异常诊断图谱。 5.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述将历史异常处 理记录转 化为知识图谱形式， 得到历史案例图谱， 具体包括： 将所述历史异常处 理记录中的异常台区信息直接转 化为结构化数据知识图谱； 将所述历史异常处理记录 中的非结构化数据 经过实体抽取、 关系抽取和知识融合步骤 转化为非结构化数据知识图谱； 所述 非结构化数据包括： 以文本形式记录的异常原因、 处置 措施以及操作细则； 链接所述结构化数据知识图谱和所述非结构化数据知识图谱， 得到历史案例图谱。 6.根据权利要求5所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述将所述历史异 常处理记录中的非结构化数据经过实体抽取、 关系抽取和知识融合步骤转化为非结构化数权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115098695 A 2据知识图谱， 具体包括： 采用条件随机场算法构建 分类器， 并进行训练， 得到抽取模型； 利用所述抽取模型对非结构化数据进行实体抽取， 得到实体和完整实体关系， 完成实 体抽取： 利用所述完整实体关系将所述实体连接起 来， 构建初步非结构化数据知识图谱； 挑选出所述初步非结构化数据知识图谱中存在有 多个名称的实体， 得到待消解实体； 计算所述待消解实体之间的相似度， 并将相似度高于预设阈值的待消解实体视为同一 实体； 将所述同一实体的名称统一， 得到非结构化数据知识图谱； 其中， 所述利用所述抽取模型对非结构化数据进行实体抽取， 得到实体和实体关系， 完 成实体抽取， 具体包括： F1、 定义关系抽取规则模板； F2、 根据所述 规则模板对所述非结构化数据进行扫描， 抽取实体关系； F3、 利用所述实体关系对所述非结构化数据再次进行扫描， 得到新实体关系； F4、 根据新实体关系生成新 规则模板； F5、 根据所述 新规则模板对所述非结构化数据继续进行扫描， 得到新实体关系； 重复步骤F4和F5， 直至抽取完所有非结构化数据， 得到实体和完整实体关系。 7.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述线损 率识别异常台区， 具体包括： 当所述线损率出现负值、 零值、 缺失值或者线损过大情况时对应的台区为异常台区； 所 述线损率的计算公式为： 8.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述异常台区的运 行数据包括： 三相电压、 电流、 功率值、 功率因数、 供电量、 售电量、 集抄成功率和负载率数 据。 9.根据权利要求1所述的低压 台区线损异常处理方法， 其特征在于， 所述利用图匹配算 法在所述历史案例图谱中寻找与所述 查询子图匹配的历史相似案例， 具体包括： 计算所述历史案例图谱中的每个历史案例与所述查询子图的图逻辑距离， 得到若干个 图编辑距离值； 计算公式为： 其中， γ(g1,g2)表示所有能够从图g1转化为图g2的完全编辑路径； c(ej)表示编辑操作ej的编辑代 价； λmin表示所有完全编辑路径中代价和最小的路径； λ表示完全编辑路径的代价和； 表示图编辑距离； 比较所述若干个图编辑距离值， 并将最小的图编辑距离值对应的历史案例作为历史相 似案例。 10.一种低压台区线损异常处 理系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 实体图谱构建单元， 用于构建低压台区设备的实体图谱； 所述实体图谱包括设备实体、 实体之间的连接关系以及实体的属性；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115098695 A 3