GaussMind知识图谱为电力行业的高效、智能化运营提供支持

　　在数字化、智能化快速发展的今天，人工智能将成为智能电网的一个重要组成部分，是构建高效、协同、互动、共享、“物—物—人”的智能化体系，是电力工业发展的必然选择。

　　随着规程文件、管理制度文件等文件的不断完善，知识储备的数量也在不断增加，而知识储备的数量也在不断增加，这就导致了人力资源的匮乏。在电网设备的知识检索与问答、设备故障辅助分析与处理等领域，大力推动智能技术的应用，可有效地提高电网安全生产效率，企业精益管理水平，促进电网数字化、智能化发展，提升电力设备缺陷管理水平，为电力行业减负赋能。

　　沃丰科技GaussMind建立了多知识集成的知识图谱体系，为用户提供了图谱探索、问答、归因分析等多种应用场景，解决了目前一线员工设备缺陷资料获取困难、知识服务程度低等问题，从而使一线员工的工作效率得到明显提升。

　　

　　多元的知识整合

　　该系统能够将电力系统的结构化、半结构化、非结构化的数据整合起来，并能将电力系统的各项规章、规程、业务系统的有关数据和专家系统的故障处理等信息进行整合。通过对不同类型的数据进行融合，可以将查询的结果统一地呈现给用户，从而极大地提高了检索的效率。

　　一种可伸缩的图谱本体设计

　　图谱本体设计是实现该体系的重要组成部分，其有效性与本体设计的完整性有着密切的关系。该系统能够实现可视化图本体的设计，并能够根据不同的场景，灵活地调整本体的设计。

　　方便的知识图谱构造

　　在知识图谱的构造中，它可以对已上传的文件进行细致的分析，并能迅速地提取出与该问题相关的实体、属性、关系，并且能够保存所提取的相信息，并将其保存到图表数据库中，形成一个知识图谱。利用 NLP技术、图计算、知识推理、知识整合技术，实现了完整的故障模式图的生成。

　　精确的失效分析

　　电力设备在出现故障时，必须迅速、准确地查找故障原因，并寻找出正确的解决办法。

　　通过故障分析，可以对故障进行快速的分析和数据挖掘，加速相关和交叉故障的分析，并对故障原因进行统计和分析，并对故障原因进行统计，以直观的形式显示故障的设备和故障的发生几率，为现场工作人员提供数据支撑，制定切实可行的维修方案，提高故障诊断的准确率和效率，降低运行费用，提高风场的生产管理能力。

　　及时更新知识内容

　　在电力设备的日常维修中，设备的更换、规程文件、管理制度的更新、有关的数据的更新、新的经验方式、新的经验方式等都会被输入到专家的经验系统中。

　　随着知识图谱技术在电力设备运检中的应用越来越广泛，能够提高运检员对故障的分析能力，降低设备的停机次数，提高设备的可靠性和经济效益。同时，沃丰科技GaussMind知识图谱的各种应用，也将继续为我国电网的高效、智能化运营提供支持，并在今后的电力行业中，不断探索各种不同的场景，以满足客户的实际需要，为中国尽快实现“双碳”的目标做出贡献。

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