电网停电计划自学习约束规则专家库构建

正随着电网规模的不断扩大,特高压建设成为了未来电网规划的重点工程,其在解决电力跨省跨区输送的同时,也带来了电网特性多变、易出风险等诸多问题,尤其对依赖经验较大的电网停电计划编排工作产生了较大影响,使缺乏经验的新人在面对繁多停电组合及各电压等级的不同设备时措手不及。本文基于上述问题,采用关联规则挖掘算法及离散段间隙加权法进行停电计划编制专家库中同停规则及窗口期规则的自学习,将学习结果进行专家库的补充规则。经过在某省电力公司的实际系     

基于知识图谱的电网模型本体智能问答系统研究

依托电网新一代建设目标及电力泛在物联网构建思路,研发基于调控云并具备针对调度模型领域知识智能问答能力的搜索系统,是提高电网决策智能化和使用便捷化的有效途径,其将成为代替各繁琐查询展示类系统的门面入口,为后期电网微服务架构建设提供服务统一消费,本文在此背景下介绍了一种基于电网调度模型知识图谱的智能问答系统构建技术,其利用多源电力调度模型知识构建了电力调度模型领域知识图谱,并采用自然语言处理技术实现了自然语言语义理解及查询语句拼接问题,并基于智能推理实现了问题答案的生成和组织,实现了基于调控云的电力调度模型本体的问题的精准回答。