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面向电厂关键设备故障知识图谱构建的关系抽取方法研究
1
作者
李国维
袁小龙
+4 位作者
姜小宾
王豆
吴玉娃
俞佳雯
杨晓蓉
《电力大数据》
2023年第11期41-50,共10页
电厂设备数量多、种类杂,因此设备故障信息量大、数据耦合关系复杂。利用知识图谱整合故障信息、开发智能化应用,特别有助于电厂分析设备运行和故障数据。从海量、异构的数据中提取出实体之间的关系,实现关系抽取。这是构建知识图谱的...
电厂设备数量多、种类杂,因此设备故障信息量大、数据耦合关系复杂。利用知识图谱整合故障信息、开发智能化应用,特别有助于电厂分析设备运行和故障数据。从海量、异构的数据中提取出实体之间的关系,实现关系抽取。这是构建知识图谱的关键步骤。本文提出了一种面向电厂关键发电设备故障的知识图谱构建的关系抽取工具的设计方案。该工具可以将故障信息和信息处理过程可视化,同时支持用户参与到关系抽取的过程中。然后,通过迭代训练,不断优化关系抽取模型,提高准确率。最后,利用真实电厂设备故障数据进行验证测试,证明了该工具能显著提高关系抽取的准确率。因此,通过构建高质量的知识图谱,我们可以更好地管理和维护电厂设备,为电厂的稳定运行提供重要支持。
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关键词
关系抽取
知识图谱
发电设备运维
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职称材料
题名
面向电厂关键设备故障知识图谱构建的关系抽取方法研究
1
作者
李国维
袁小龙
姜小宾
王豆
吴玉娃
俞佳雯
杨晓蓉
机构
浙江浙能绍兴滨海热电有限责任公司
浙江浙能数字科技有限公司
杭州电子科技大学
出处
《电力大数据》
2023年第11期41-50,共10页
文摘
电厂设备数量多、种类杂,因此设备故障信息量大、数据耦合关系复杂。利用知识图谱整合故障信息、开发智能化应用,特别有助于电厂分析设备运行和故障数据。从海量、异构的数据中提取出实体之间的关系,实现关系抽取。这是构建知识图谱的关键步骤。本文提出了一种面向电厂关键发电设备故障的知识图谱构建的关系抽取工具的设计方案。该工具可以将故障信息和信息处理过程可视化,同时支持用户参与到关系抽取的过程中。然后,通过迭代训练,不断优化关系抽取模型,提高准确率。最后,利用真实电厂设备故障数据进行验证测试,证明了该工具能显著提高关系抽取的准确率。因此,通过构建高质量的知识图谱,我们可以更好地管理和维护电厂设备,为电厂的稳定运行提供重要支持。
关键词
关系抽取
知识图谱
发电设备运维
Keywords
relation extraction
knowledge graph
operation and maintenance of power generation equipment
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向电厂关键设备故障知识图谱构建的关系抽取方法研究
李国维
袁小龙
姜小宾
王豆
吴玉娃
俞佳雯
杨晓蓉
《电力大数据》
2023
0
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