基于改进DDPG的调控知识图谱实体连接路径推理方法研究

随着电网规模的持续扩大,电网调控业务复杂度日益增加,仅依赖人力难以掌握电网全局信息,并及时根据突发事件做出快速、准确地判断和决策。调控知识图谱作为一种提高电网故障处理效率及智能化水平的有效解决方案,已在电网中取得大量应用。路径推理是知识图谱的延伸应用,是开展基于知识图谱的辅助决策的核心技术之一。文章针对调控知识图谱具有大量重复关系及数十倍的路径选择问题,提出一种基于先验知识与深度确定性策略梯度融合的路径推理方法,可实现任意2个实体间的关系路径推理,并基于实际调控知识图谱开展算例验证。验证结果表明,所提方法的推理路径准确率平均值可达90%,可进一步应用于调控辅助决策。