知识工程

目前电网设备信息化水平相对有限，知识范围与结构化程度相对较低，难以满足基层员工的各类知识精细化服务需求。如何运用知识工程相关方法，建设电网主设备知识库，值得展开深度探索。报告将分享如何运用自然语言处理与知识图谱相关技术，改善知识加工效率；建设问答引擎、优化图谱引擎、提升检索准确率；建立知识运营机制，在知识运营、问答运营、图谱运营等方面，提供智能化运营手段，降低人工工作量，提升知识运营效率，从而为电网设备领域的长远发展提供潜在经济效益。

为了解决国网数据知识资源分散，关联程度不高，多模态数据难以融合和有效利用，电网领域数据的知识化服务能力不足等问题，开展基于认知计算的人工智能知识服务平台能力研究，建立多源数据处理规范、形成电网数据的知识本体设计规则，进行数据的知识化构建，提供基于不同业务诉求的场景化知识处理和服务能力。 本研究主要从以下几个方面展开：通过技术研究和开发建设拟建立一种通过知识工程方法的认知计算的人工智能电网知识资源统一表达方式和标准化技术，以此为基础实现建立电网全产业链数据链接，提供设备、数据、服务互联互通的数据标准化处理能力；研究电网知识资源的知识本体设计技术，实现电力多源异构数据的知识化关联融合和有效应用，建立涵盖公司设备全业务数据知识的接入、处理、构建与应用的设备知识图谱本体，同时形成面向电力领域的本体构建规则；研究电网资源知识融合过程中针对其中的设备、资产、组织结构等进行实体建模；针对参数、描述等进行属性建模；针对实体间的关联，进行关系建模；针对监控产生的日志、操作等，进行事件建模；提供基于事件的业务场景化知识服务能力；通过电网业务知识服务能力构建，从分析电力知识数据来源、数据形式出发，对电力知识存储方式以及电力知识查询语言进行归约，同时使用机器学习、深度学习以及自然语言处理技术从非结构化电力文本中进行信息抽取，抽取出具体的结构化电力数据，经过知识融合加工实现了知识图谱可视化与应用以及智能知识检索能力。相关技术成果有效地支撑了电网业务的智能数据知识化融合和电力业务场景新型知识服务能力，全面助力提升公司数据资源管理效率、经营效益和服务水平。