电力大数据时代的来临使得基于AI、云计算、物联网作代表的技术在电力行业之中得到普遍的应用，而对于各个行业的创新与发展而言，知识图谱技术成为全新动力，针对电力领域知识图谱方面的研究却很少。在电力领域之中合理融入知识图谱，可以在一定程度上完成知识图谱的合理搭建，将进一步满足电力人员的实际在做的工作需求，最终提升电网信息的实际利用率。

  在说到知识图谱前，需要引入一个新的名词——图数据库。所谓图数据库，就是指存储图这种数据结构的数据库。

  当我们要查询“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候，我们应该将三张表都关联起来，很复杂且不便捷，但是若使用关系图，就很明了了：

  智能电网是两大人造网络（电网与通信和信息网）的高度融合。我们应该了解一下电网的一些重要图形，让我们理解电网，构建电力知识图谱。电力网络及设备可由电网拓扑图、电网运营图、电网态势图和电力设备图来进行表示。

  通俗讲就是将设备抽象成点，连接关系抽象成线，就变成一幅只有点和线的图。这样做对电网整体会有一个更完整全面的认识。当抽象成点和线之后，我们得知知识图谱就是由实体和关系组成，点就是一个个实体，线就是关系。因此，电网拓扑图很适合构建电网结构知识图谱。

  上图是IEEE 14节点系统电网结构，该拓扑图代表了1962年2月美国中西部地区的电力系统结构，包含了：14条母线条输电线个断路器。这是简化后的电网拓扑结构。

  电力领域是一个非常大领域，整个电力知识图谱由很多具体的小知识图谱构成。比如可以构建电网的组织架构图谱，电网的运行图谱，电网的拓扑图谱，电力设备的图谱，故障处置图谱等等。

  上图是一个的智能问答的例子。用户提出“渗漏油受哪一些原因影响？”这样的问题，通过对问句进行解析。依托构建的电力知识图谱，进行查询，就能得出焊接处焊接不良，油箱连接处密封不严，铁芯有砂眼及裂缝，充油套管密封不严 等问题的答案。因此，只要构建起电力设备相关的图谱，就能轻松实现将上面的简单查询服务变成智能问答的形式。

  “电力＋金融”缓解企业金钱上的压力 国网江苏省电力发布《“抗击疫情 助企纾困”10项服务举措》

  国内首个基于电力大数据的大宗原材料价格预测数据产品上线日，基于国家电网供应链运营中心（ESC）的国内首个基于电力大数据的大宗原材料价格预测数据产品上线。该产品能帮助用户提升对大宗原材料价格波动趋势的预判力，提前做好库存、产能及资金安排，防范由于大宗原材料价格波动所引发的供货履约风险。该产品由国网物资公司牵头，国网大数据中心、英大

  北极星电力软件网获悉，8月23日，河南省工业和信息化厅公示2023年度河南省大数据发展创新平台拟入选名单。拟确定国网河南省电力公司“能源电力大数据分析与应用创新实验室”等10个实验室为河南省大数据发展创新实验室，河南鑫安利安全科技股份有限公司“安全生产风险管理大数据产业融合创新中心”等38

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