2025年电力领域知识图谱技术应用报告

2025-12-30 08:13| 发布者: 派大星42 0

摘要: 电力系统作为典型的资产密集型、知识密集型基础设施，正在经历一场由人工智能驱动的深刻变革。近期由中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所发布的《电力领域知识图谱技术进展与应用实践》报告，系统梳理了知 ...

电力系统作为典型的资产密集型、知识密集型基础设施，正在经历一场由人工智能驱动的深刻变革。

近期由中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所发布的《电力领域知识图谱技术进展与应用实践》报告，系统梳理了知识图谱在电力行业的技术演进路径、典型应用场景及未来发展挑战，为行业智能化转型提供了重要参考。

报告指出，电力系统涵盖发电、输电、变电、配电、用电等多个环节，涉及海量设备、人员、规程与历史数据，形成了高度复杂的知识体系。

随着能源互联网建设加速，知识边界日益模糊，传统信息化系统面临“知识孤岛”困境，难以支撑跨业务协同与智能决策。

在此背景下，知识图谱作为一种结构化表达实体、概念、关系与事件的语义网络技术，成为打通数据与认知鸿沟的关键工具。

当前，电力知识图谱已在调度、运检、营销三大核心业务中展开实践。

在调度领域，通过融合D5000系统结构化数据与调度规程、故障预案等文本信息，构建了覆盖故障设备、原因、处置原则的知识图谱，实现了故障快速研判与辅助决策。

在运检方面，结合巡检影像、工单、修试记录等多源数据，构建输电线路设备缺陷知识图谱，支持缺陷检索、家族缺陷分析与智能决策。

在客服场景中，基于95598坐席记录与标准知识库，构建客服问答知识图谱，显著提升了智能问答准确率与响应效率。

值得注意的是，报告创新性地提出“NoDKG”架构，即结合图数据库（如Neo4j）与关系型数据库（如MySQL）的混合存储模式。

该架构将实体、关系等语义信息存于图库，而多媒体数据与一对多关系交由关系库管理，有效解决了电力系统中动态、隐性、主观知识的表达难题，实现了知识图谱与既有专家系统的有机融合。

尽管取得阶段性成果，电力知识图谱仍面临四大挑战：一是多源异构数据下的知识提取难题，存在歧义、噪声与冗余；二是电网拓扑复杂背景下，知识推理对计算资源消耗大，难以满足实时性要求；三是缺乏统一的质量评价体系，难以量化图谱效能；四是如何低成本构建面向特定业务的子图应用，支撑新兴数字化服务模式。

报告强调，未来需加强算法创新与标准化建设，推动知识图谱从“可用”向“好用”迈进。

随着语义搜索、智能推荐、智能问答与辅助决策等能力的深化，知识图谱有望成为电力AI发展的核心引擎，真正实现“数据—知识—决策”的闭环赋能。

出品方：电科院
发布时间：2025年
文档页数：30页