基于ALBERT-BiLSTM-CRF的抽蓄机组故障诊断知识图谱构建方法研究与应用

Research and Application of Knowledge Graph Construction Method for Fault Diagnosis of Pumping and Storage Unit Based on ALBERT-BiLSTM-CRF

抽蓄机组在电力系统中扮演着重要的角色,其故障诊断对电力系统的安全稳定运行至关重要。本文提出一种基于ALBERT-BiLSTM-CRF的抽蓄机组故障诊断知识图谱构建方法,并将其应用于抽蓄机组故障诊断中。首先,利用ALBERT模型对抽蓄机组中的故障诊断相关语料进行预训练,提取故障诊断的关键特征。然后,采用BiLSTM模型进行特征提取和表示学习。最后,利用CRF模型进行标注和预测,构建抽蓄机组故障诊断知识图谱。试验结果表明,所提方法在实体识别和关系抽取任务中具有较高的准确性和效率,为后续的机组故障领域的智能问答、辅助决策等方面的具体应用建立了坚实的基础。