从依赖人工经验的传统运维，到基于知识图谱的智能预测，电力设备运维正经历一场前所未有的范式转移。

2020年9月，中国率先提出“双碳”目标。在“双碳”战略背景下，新能源的间歇性、波动性和随机性对电力设备运行维护提出了更高要求。

电力设备作为电力系统运行的基础，无论缺陷程度如何，都会对电网的安全稳定运行构成挑战。长期以来，电力设备故障一直是电网故障的主要原因，其导致的故障率居高不下，高达41.43%，位居电网故障起因的首位。

然而，传统的电力设备运维主要依赖人工经验和历史记录，运维措施的可解释性较弱，操作人员对设备缺陷的反应速度不够快，无法及时追踪故障并做出快速准确决策。

在智能电网建设持续深化推进的背景下，电力系统各环节积累了庞大的多源异构数据，其中以文本、音频、图像为代表的非结构化数据增长最快。描述电力设备缺陷的文本，蕴含着与设备和电网安全最密切相关的信息，受到了技术和管理人员的重视。

如何利用海量缺陷文本数据提取有价值的信息，实行数据驱动与知识驱动的双轨策略，对电力设备进行智能运维，是当前电力行业需要解决的关键问题。

面对海量运维数据，电力企业面临三大痛点：

当前电网运行智能化程度越来越高，积累了庞大的多种来源不同结构的数据。电力设备呈现分布广泛、种类繁多、结构各异等特点，在长期运行过程中缺陷时常发生，且由于各种因素往往存在个体差异。

传统的故障排查依赖人工经验，设备要素多、地理范围广、复杂关联，难以快速定位解决方案。运维人员常常需要翻阅大量历史记录和操作手册，从一个缺陷记录到另一个相关记录，如同在一个没有地图的迷宫中摸索。

痛点二：对专家经验的过度依赖

电力设备缺陷的准确判断非常考验运维检修人员的知识储备和专业能力，常出现误判情况。新员工往往需要数月甚至数年的时间积累经验才能独立处理复杂故障，资深专家的经验和知识难以有效沉淀和传承。

当关键员工离职或调动时，这些宝贵的知识资产随之流失，企业需要重新投入资源培训新人。

当前电力设备运维主要停留在“在线监测”和“例行巡检”阶段，本质上仍属于事后处理模式。即使设备已经安装了在线监测系统，也往往是“靠天收”—等故障发生了才知道问题所在，然后再进行排查和处理。

例行巡检也常常流于形式，无法实现真正的预防性维护。这种被动的运维模式不仅影响电网的稳定运行，也增加了运维成本和潜在的安全风险。

为解决上述问题，山东大学电气工程学院的一项研究表明，基于知识图谱的智能运维技术为电力领域的大规模数据提供了提高智能化、数字化产业应用的新方法。

知识图谱具有强大的语义信息处理能力，具备将不同来源、结构各异的数据进行整合并提取知识的能力。在电力设备运维领域，知识图谱可以深入赋能智能运维，具有广阔的应用前景和较高的使用价值。

《武汉知识图谱科技有限公司》（以下简称为：智图知识图谱，21aiedu点com）作为事理知识图谱领域的专业服务商，率先将神经符号 AI 应用于知识图谱，在知识层次化超关系表示学习、领域结构化推理精炼表示、神经符号结合多跳逻辑推理、多模态可解释驱动精准推理等方面取得全面进展。

智图知识图谱的能源电力智能运维解决方案基于神经符号 AI 和多模态核心技术，集成时序/事理知识图谱、物联网、NLP、行业小模型、迁移学习等前沿技术，打造可信可解释智能运维解决方案。

核心创新一：多过程信息掩蔽的文本编码方法

针对现有文本编码模型对电气领域专业词汇识别能力有限、文本编码效果较差的问题，智图提出了一种新的缺陷文本编码方法。通过构建电力设备缺陷文本数据集，利用中文其他通用领域语料库训练模型，并基于电力设备缺陷文本数据集采用多过程信息掩蔽策略进行微调。

这种方法摒弃了传统的直接知识嵌入方式，在“掩蔽-预测”过程中将专业知识嵌入到缺陷文本的动态编码过程，提高了语义编码的准确度和效率，从源头上改善了电力设备缺陷文本的挖掘效果。

核心创新二：知识集成流形的数据增强方法

针对电力设备缺陷文本收集困难、数据标签稀疏的问题，智图提出了一种针对电力设备缺陷文本的数据增强方法。

在流形假设的基础上设计了破坏函数和重建函数，通过基于信息价值的掩蔽单元选择策略确保能够精确捕获关键信息，利用微调后的模型提升数据恢复的准确性和效率，成功获得了位于原始数据流形范围内的增强样本。这种方法解决了数据稀缺性问题，为后续的知识图谱构建奠定了坚实基础。

核心创新三：智能知识抽取与推理框架

智图知识图谱开发了针对电力设备缺陷文本的知识抽取模型，能够在非结构化的缺陷文本中识别和构建用户所需的信息。基于 Neo4j 实现了电力设备缺陷文本知识图谱的可视化，提出了知识图谱推理框架，通过子图检索、知识图谱-文本生成、知识图谱增强推理三个步骤，实现了运维知识的智能检索与问答以及故障溯源与辅助决策的功能。

智图知识图谱的能源电力智能运维平台已在实际应用中展现出显著效果。以下是该平台如何解决行业三大痛点的具体场景：

在传统的运维模式下，当变电站出现异常时，运维人员需要花费数小时甚至数天时间排查故障原因。通过智图的智能运维平台，系统能够实时分析设备状态数据、历史缺陷记录和专家知识库，在几分钟内精准定位故障原因。

系统构建的电力设备缺陷文本知识图谱包含八种电力本体：设备部件、缺陷、缺陷具体描述、属性、属性值、保护方法、试验方法，以及九种电力关系：“设备-属性”、“设备-部件”、“设备-试验方法”、“设备-缺陷”、“设备-保护方法”、“部件-属性”、“部件-缺陷”、“属性-属性值”与“缺陷-缺陷具体描述”。

当接收到新的缺陷报告时，系统能快速将其与知识图谱中的历史案例匹配，并提供可能的故障原因和解决方案，

将故障定位时间从“天”缩短到“分钟”

场景二：专家级知识传承与共享

智图知识图谱平台通过知识图谱技术，将资深专家的经验和知识结构化、可视化，形成可传承的知识资产。新员工只需通过智能问答系统输入问题，就能获得专家级的指导和建议。

平台支持多种交互方式，包括文字问答、语音问答、表格问答、视频问答等，图表关联、文档内容定位可实现文档内容溯源循证，增加答案可信度。这种设计

使新员工能够像“专家”一样解决问题

，大大缩短了培训周期，降低了对特定专家的依赖。

场景三：从被动响应到主动预防

智图平台通过时序知识图谱和事理图谱技术，能够分析设备运行数据的变化趋势，识别潜在的风险点。系统不再仅仅依赖于在线监测报警后的被动响应，而是能够

在故障发生前提供预警，并建议预防性维护措施

平台集成了多模态巡检功能，支持对设备状态的全面监测和分析。通过与物联网技术结合，系统能够实时收集设备运行数据，结合知识图谱中的历史数据和专家规则，实现真正的预防性维护，

将例行巡检从“走形式”转变为“防故障”的有效手段

智图知识图谱的能源电力智能运维解决方案已在多个电力企业中实施，取得了显著成效：

：通过精准问题定位和快速解决方案确定，大幅减少了重复排查时间，避免了关键员工依赖，

：统一记录常见故障处理方法，标准化运维流程，减少人为操作失误，

：新员工能够通过智能问答系统高效学习运维知识，缩短适应期，减少资深员工的重复问答，

：结合ChatOps、智能问答机器人，实现自动化故障诊断和修复建议，推理链路可核对，

智能运维准确率可达99%，人机协同可达100%

山东大学的研究表明，基于知识图谱的智能运维技术，在电力设备缺陷文本分类任务上，相比传统方法，F1-score 提高了15.8%。通过小样本微调策略，模型的收敛速度明显加快，训练轮次减少了50%以上。

更重要的是，这种技术路径为电力行业提供了一种可信、可解释、可泛化的数智化新范式，推动行业从“经验驱动”向“数据驱动”和“知识驱动”的转型。

随着能源互联网的深入推进，确保电网安全稳定运行面临更严峻的挑战。电网规模增大，设备数量不断增多，设备停运率也逐渐增加。

智图知识图谱的神经符号AI知识图谱技术，通过将神经符号AI与知识图谱深度融合，实现了复杂异构数据的智能处理和可信知识推理，为电力行业的智能化转型提供了坚实的技术基础。

智图知识图谱的愿景是构建一个更加智能、高效、安全的电力系统

，让每一台电力设备都能得到最及时、最精准的“诊断”和“治疗”，让每一位运维人员都能拥有专家级的决策支持，让每一次巡检都能真正预防故障的发生。

智图知识图谱如何让电网巡检与故障预测迈入分钟级时代

产品与技术

人工智能

物联网

运维

电力设备智能运维革命：知识图谱技术实现分钟级故障定位，效率提升10倍。智图知识图谱融合神经符号AI，打造可信可解释解决方案，解决传统运维三大痛点：故障定位慢、专家依赖强、模式被动。实际应用显示故障处理效率提升10倍，人为失误降低97%，智能运维准确率达99%，推动电力行业从经验驱动向数据知识双驱动转型。

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