一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法及装置与流程

1.本技术涉及电力配电网自动化技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法及装置。


背景技术：

2.在电力行业，配电网是一个非常重要的基础设施，其结构复杂，包含大量的设备和线路，并且运行环境变化快速，而绘图是分析和优化配电网的主要手段。传统上，针对配电网的绘图方式采用的是人工绘图，但这种方法需要绘图人员对配电网结构有较深入的了解，存在着效率低等问题。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法及装置，用于解决现有配电网的绘图方式存在的效率低、准确性差的技术问题。
4.为解决上述技术问题，本技术第一方面提供了一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，包括：
5.获取配电网知识图谱；
6.根据所述配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息；
7.采集配电网系统的设备数据；
8.根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图。
9.优选地，所述设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息。
10.优选地，所述配电网知识图谱的构建过程具体包括：
11.获取配电网数据源；
12.根据所述配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对所述配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类；
13.根据rdf图谱框架，对提取的所述实体对象和所述实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。
14.优选地，根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图具体包括：
15.根据所述设备间拓扑关系信息，确定所述配电网系统的拓扑结构；
16.根据所述设备信息，确定所述配电网系统的各个节点的类型；
17.根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对所述配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；
18.根据所述拓扑结构，利用图形可视化工具对所述配电网系统的各个节点进行连线
绘制，以得到所述配电网系统对应的配电网图。
19.优选地，获取配电网数据源之后还包括：
20.对所述配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。
21.同时，本技术第二方面提供了一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，包括：
22.知识图谱获取单元，用于获取配电网知识图谱；
23.图谱知识提取单元，用于根据所述配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息；
24.配电网数据采集单元，用于采集配电网系统的设备数据；
25.配电网图绘制单元，用于根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图。
26.优选地，所述设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息。
27.优选地，还包括：
28.配电网知识图谱构建单元，用于获取配电网数据源，根据所述配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对所述配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类，根据rdf图谱框架，对提取的所述实体对象和所述实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。
29.优选地，所述配电网图绘制单元具体用于：
30.根据所述设备间拓扑关系信息，确定所述配电网系统的拓扑结构；
31.根据所述设备信息，确定所述配电网系统的各个节点的类型；
32.根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对所述配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；
33.根据所述拓扑结构，利用图形可视化工具对所述配电网系统的各个节点进行连线绘制，以得到所述配电网系统对应的配电网图。
34.优选地，还包括：
35.预处理单元，用于对所述配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。
36.从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：
37.本技术提供的配电网自动绘图方法基于配电网的知识图谱，通过从配电网系统采集的设备数据和从知识图谱提取的配电网中的实体属性信息进行比对，然后根据从知识图谱提取的配电网中的实体关系信息，确定设备数据间的关联关系，最后，基于得到的关联关系，通过图形可视化工具将配电网系统中的设备以及设备关系以图形展示方式进行可视化处理，从而形成了配电网系统对应的配电网图，实现了配电网图的自动化绘制，减少了人工绘图的工作量，提高了绘图的效率和精度。
附图说明
38.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
39.图1为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法第一个实施例的流程示意图。
40.图2为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法第二个实施例的流程示意图。
41.图3为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置实施例的结构示意图。
具体实施方式
42.本技术实施例提供了一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法及装置，用于解决现有配电网的绘图方式存在的效率低、准确性差的技术问题。
43.为使得本技术的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而非全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
44.首先是本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法实施例的详细说明，具体如下：
45.请参阅图1，本实施例提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，包括：
46.步骤s1、获取配电网知识图谱。
47.步骤s2、根据配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息。
48.需要说明的是，知识图谱是将实体和概念之间的关系用图谱的形式表示出来，具有语义明确、结构清晰、可扩展性强等优点。在配电网图自动绘图方法中，通过构建配电网知识图谱，可以更加清晰地描述各个配电设备之间的关系，进而更加准确地绘制配电网图。
49.基于获取到的配电网知识图谱进行知识信息的提取，例如，将构建好的知识图谱中的节点进行分类，并提取出相关的属性信息。例如，在配电网图的知识图谱中，可以将节点分为变电站、配电箱、开关等，然后提取出它们的位置、型号、电压等属性信息，即实体属性信息；识别不同节点之间的关系，并将其建模成一张有向图。例如，在配电网图的知识图谱中，变电站与配电箱之间存在一种“供电”关系，可以建模成一个有向边。同时，不同节点之间可能存在多种关系，如“连接”、“供电”、“控制”等，需要将它们都建模成相应的有向边，即实体关系信息。
50.步骤s3、采集配电网系统的设备数据。
51.更具体地，本实施例中提及的设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息，其中设备信息包括但不限于设备识别信息、电压等级和额定运行参数等。
52.步骤s4、根据设备数据，结合实体关系信息和实体属性信息，确定设备数据间的关联关系，并基于关联关系通过图形可视化工具生成配电网系统对应的配电网图。
53.再接着，根据需要绘制配电网图的配电网系统，采集该配电网系统的设备信息，然后根据采集到的信息，结合前序步骤得到的实体关系信息和实体属性信息，确定这些设备
对应的节点类型以及不同类型的设备数据间的关联关系，通过图形可视化工具生成配电网系统对应的配电网图。
54.以上为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法的基础实施例的详细说明，下面为本技术在上一个实施例基础上，提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法的进一步实施例的详细说明。
55.请参阅图2，进一步地，基于上一实施例的基础上，在步骤s1之前还可以包括：
56.步骤s01、获取配电网数据源；
57.步骤s02、根据配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类；
58.步骤s03、根据rdf图谱框架，对提取的实体对象和实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。
59.需要说明的是，本实施例步骤s01至1003提供的是配电网知识图谱的构建过程，主要包括以下内容细节：
60.数据源获取：从配电网管理系统中获取原始数据，包括配电线路的拓扑结构、电器设备的参数和状态信息等。
61.知识抽取：从各种数据源中抽取出与配电网相关的实体和关系。数据源可以包括配电设备的技术文献、设备清单、设备检修记录等。抽取的实体包括配电设备、电线、隔离开关等，关系包括连接关系、控制关系等。
62.实体识别和分类：对抽取到的实体进行识别和分类，将它们归类到特定的类型中。这一步需要借助自然语言处理技术和机器学习算法，例如命名实体识别(ner)算法。
63.关系抽取和分类：对抽取到的关系进行识别和分类，将它们归类到特定的类型中。这一步同样需要借助自然语言处理技术和机器学习算法，例如依存句法分析算法、关系抽取算法等。
64.知识表示：将抽取到的实体和关系以图谱的形式表示出来。这一步可以使用rdf(资源描述框架)等知识表示语言来描述知识图谱中的实体和关系。
65.在知识图谱构建的过程中，需要进行实体和关系的抽取、分类和表示等多个环节。因此，需要借助自然语言处理、机器学习和知识表示等多种技术来完成。同时，知识图谱的构建还需要借助专业领域知识和人工标注等手段来辅助。通过知识图谱的构建，可以将配电网中各个实体和关系用图谱的形式表示出来，从而为后续的配电网图自动绘图方法提供更加准确的基础信息。
66.进一步地，步骤s01之后还可以包括：
67.步骤s001、对配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。
68.需要说明的是，针对获取到的数据进行清洗和转换处理，包括数据去重、异常值处理、数据格式转换等。例如，可以通过使用数据挖掘技术来检测和处理异常值，以确保数据的可靠性和准确性。然后，将清洗和转换后的数据进行归一化处理，以便于后续处理和分析。归一化处理可以采用不同的方法，例如最小-最大规范化、z-score规范化等。在本实施例中，采用最小-最大规范化方法对数据进行归一化处理，将数据映射到[0,1]的区间内，以便于后续处理和分析。
[0069]
进一步地，上一个实施例的步骤s4，其步骤过程具体可以包括：
[0070]
步骤s41、根据设备间拓扑关系信息，确定配电网系统的拓扑结构；
[0071]
步骤s42、根据设备信息，确定配电网系统的各个节点的类型；
[0072]
步骤s43、根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；
[0073]
步骤s44、根据拓扑结构，利用图形可视化工具对配电网系统的各个节点进行连线绘制，以得到配电网系统对应的配电网图。
[0074]
需要说明的是，，在电网分析中，电网的拓扑结构是非常重要的，因此本实施例在自动绘制配电网图的过程里，首先要确定电网的拓扑结构，具体可以根据电网的数据信息来推断电网的拓扑结构。
[0075]
在确定了电网的拓扑结构之后，电网节点可以分为不同的组。这样可以更好地区分节点的不同属性，比如变电站、负载、发电站等等。
[0076]
在绘制电网拓扑图时，每个节点的位置也是非常重要的。因此，本技术的实现方式需要根据节点的属性确定节点的位置，比如变电站一般位于电网的中心位置，而负载则位于边缘位置。
[0077]
在确定了节点的位置之后，本技术的实现方式需要确定节点之间的连线，以反映电网拓扑结构。节点之间的连线应该根据电网数据信息来确定，以保证连线的正确性和准确性。
[0078]
在确定了电网拓扑结构、节点分组、节点位置和连线之后，可以通过绘图软件来绘制电网拓扑图。在绘图时，为了提高图形的美观性、可读性和可理解性，需要考虑节点之间的空间关系，可以通过自动布局算法，调整图中节点和连线的位置，以保证拓扑图的整体布局合理。
[0079]
总体来说，本技术的实现方式中的可视化绘图技术是基于数据预处理、知识图谱构建和知识图谱分析的基础上实现的。通过绘制具有良好可读性和可理解性的电网拓扑图，电网管理者可以更好地了解电网的状态和运行情况。这样可以及时发现问题并进行调整，从而保证电网的正常运行。
[0080]
得到配电网图后将得到的数据输出，可供用户进行查看和分析，同时也可以将数据进行存储，以备将来再次使用。对于数据的输出，本技术采用的是一种基于web技术的可交互式配电网图绘制工具。该工具可以将处理后的数据以图形的形式展现出来，使用户能够更加直观地了解配电网的结构和特点。此外，该工具还具有交互性，用户可以通过该工具进行放大、缩小、平移等操作，以便更加深入地了解配电网的细节。
[0081]
在数据的存储方面，本技术采用的是一种基于图数据库的存储方式。具体而言，本技术可以利用neo4j图数据库，将处理后的数据存储到该数据库中。neo4j是一种高性能、嵌入式的图数据库，可以非常方便地存储和查询图形数据。通过该数据库，用户可以快速地对配电网的各个节点进行查询和分析，以便更好地了解配电网的特点和性能。
[0082]
需要注意的是，在数据的存储和输出中，本技术采用了一些高效的算法和技术，以提高数据处理和应用的效率和性能。例如，在配电网图的绘制过程中，本技术采用了一种基于矢量图形的绘制方式，可以减小图形文件的大小，同时提高图形的清晰度和可读性。此外，本技术还利用了一些基于分布式计算的技术，以提高数据的处理速度和并发性能。这些
算法和技术的应用，为本技术的实现提供了强有力的支持和保障。
[0083]
以上为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法实施例的详细说明，下面为本技术提供的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置实施例的详细说明。
[0084]
请参阅图3，本实施例提供了一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，包括：
[0085]
知识图谱获取单元m1，用于获取配电网知识图谱；
[0086]
图谱知识提取单元m2，用于根据配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息；
[0087]
配电网数据采集单元m3，用于采集配电网系统的设备数据；
[0088]
配电网图绘制单元m4，用于根据设备数据，结合实体关系信息和实体属性信息，确定设备数据间的关联关系，并基于关联关系通过图形可视化工具生成配电网系统对应的配电网图。
[0089]
进一步地，设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息。
[0090]
进一步地，还包括：
[0091]
配电网知识图谱构建单元m01，用于获取配电网数据源，根据配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类，根据rdf图谱框架，对提取的实体对象和实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。
[0092]
进一步地，配电网图绘制单元m4具体用于：
[0093]
根据设备间拓扑关系信息，确定配电网系统的拓扑结构；
[0094]
根据设备信息，确定配电网系统的各个节点的类型；
[0095]
根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；
[0096]
根据拓扑结构，利用图形可视化工具对配电网系统的各个节点进行连线绘制，以得到配电网系统对应的配电网图。
[0097]
进一步地，还包括：
[0098]
预处理单元m001，用于对配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。
[0099]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的终端，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0100]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0101]
本技术的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在
于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0102]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0103]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0104]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0105]
以上所述，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，其特征在于，包括：获取配电网知识图谱；根据所述配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息；采集配电网系统的设备数据；根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图。2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，其特征在于，所述设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息。3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，其特征在于，所述配电网知识图谱的构建过程具体包括：获取配电网数据源；根据所述配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对所述配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类；根据rdf图谱框架，对提取的所述实体对象和所述实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。4.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，其特征在于，根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图具体包括：根据所述设备间拓扑关系信息，确定所述配电网系统的拓扑结构；根据所述设备信息，确定所述配电网系统的各个节点的类型；根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对所述配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；根据所述拓扑结构，利用图形可视化工具对所述配电网系统的各个节点进行连线绘制，以得到所述配电网系统对应的配电网图。5.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法，其特征在于，获取配电网数据源之后还包括：对所述配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。6.一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，其特征在于，包括：知识图谱获取单元，用于获取配电网知识图谱；图谱知识提取单元，用于根据所述配电网知识图谱，提取配电网中的实体属性信息以及实体关系信息；配电网数据采集单元，用于采集配电网系统的设备数据；配电网图绘制单元，用于根据所述设备数据，结合所述实体关系信息和实体属性信息，确定所述设备数据间的关联关系，并基于所述关联关系通过图形可视化工具生成所述配电网系统对应的配电网图。7.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，其特征在于，所述设备数据具体包括：设备信息和设备间拓扑关系信息。
8.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，其特征在于，还包括：配电网知识图谱构建单元，用于获取配电网数据源，根据所述配电网数据源，通过预设的自然语言处理算法和机器学习算法，对所述配电网数据源中的实体对象和实体关系进行提取和分类，根据rdf图谱框架，对提取的所述实体对象和所述实体关系进行可视化处理，形成配电网知识图谱。9.根据权利要求7所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，其特征在于，所述配电网图绘制单元具体用于：根据所述设备间拓扑关系信息，确定所述配电网系统的拓扑结构；根据所述设备信息，确定所述配电网系统的各个节点的类型；根据预设的节点类型与节点布局位置的配置信息，对所述配电网系统的各个节点的绘图位置进行调整；根据所述拓扑结构，利用图形可视化工具对所述配电网系统的各个节点进行连线绘制，以得到所述配电网系统对应的配电网图。10.根据权利要求8所述的一种基于知识图谱的配电网自动绘图装置，其特征在于，还包括：预处理单元，用于对所述配电网数据源进行数据清洗处理，并对清洗后的配电网数据源进行归一化处理，以得到预处理后的配电网数据源。

技术总结
本申请公开了一种基于知识图谱的配电网自动绘图方法及装置，本申请提供的配电网自动绘图方法基于配电网的知识图谱，通过从配电网系统采集的设备数据和从知识图谱提取的配电网中的实体属性信息进行比对，然后根据从知识图谱提取的配电网中的实体关系信息，确定设备数据间的关联关系，最后，基于得到的关联关系，通过图形可视化工具将配电网系统中的设备以及设备关系以图形展示方式进行可视化处理，从而形成了配电网系统对应的配电网图，实现了配电网图的自动化绘制，减少了人工绘图的工作量，提高了绘图的效率和精度。提高了绘图的效率和精度。提高了绘图的效率和精度。


技术研发人员：姜绍艳 李黔 刘均乐 苏少英 简玮侠 张嘉宁 李健怡 李永健 吴晓东
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司中山供电局
技术研发日：2023.06.02
技术公布日：2023/9/5