基于大语言模型的知识图谱构建及应用研究

海量核电分布式控制系统(DCS)运维数据蕴含着丰富的运维经验和专家知识,如何有效地从中抽取DCS报警响应相关信息并形成知识服务,是目前核电DCS快速响应的热点和前沿研究。由于核电DCS多源异构数据缺乏明确的结构和规范,以往的知识抽取主要依赖人工标注和深度学习的方式进行,但需要具备广泛的领域知识和信息处理能力,且受限于繁重的数据标注工作。提出了分步提示策略的大语言模型知识抽取方法,构建了DCS运维知识图谱;并基于大语言模型技术和二次意图识别方法,利用知识图谱开展智能问答等知识服务。通过以某核电厂DCS运维数据为例,重点就知识抽取、图谱构建、智能问答开展实例研究。结果表明,模型的总体精确率、召回率和F1值分别为91.24%、85.85%和88.43%,能够较为全面地获取DCS多源异构运维数据中的关键实体及属性信息,指导开展领域知识问答,有助于运维人员及时响应DCS报警异常,分析总结故障原因及响应策略,为后期的电厂DCS运维的培训和维护提供借鉴和参考。

装甲车辆动力舱智能布置设计研究

以装甲车辆动力舱布局为研究对象,提出了基于分布式知识的智能布置设计方案,并建立了方案实例、规则知识和约束知识的复合知识表达模型。描述了基于复合知识模型的动力舱三维布置设计系统原型的总体结构和工作流程。最后进行了原型实验,结果表明此方法具有较好的实用性。

供配电系统智能求解中知识库的描述

结合开发供配电系统智能软件的思路 ,介绍了智能求解中所需知识库的描述方法 .

知识图谱及其在电力系统中的应用研究综述

随着电网规模的扩大,电力系统中的知识量呈现爆炸式增长。为了有效组织、管理和利用海量知识,知识图谱技术被引入电力系统领域。在综述知识图谱相关研究文献的基础上,首先介绍了电力系统知识图谱的概念及其在电力系统知识管理中的优势。然后,分别介绍了电力系统知识图谱的自顶向下和自底向上2种构建方法。结合电力系统知识图谱的特性,总结了知识图谱在电力系统领域中典型的应用场景。最后,在分析当前研究热点的基础上,指出了知识图谱在电力系统中应用的关键问题和可能的研究方向。

提升配电网供电性能的风-光-储两阶段规划与配置

针对配电网中分布式电源(DG)不合理规划引起供电性能下降的问题,提出了一种在风-光-储接入情况下的配电网两阶段规划与配置方法。第一阶段通过计算节点有功网损灵敏度确定风-光电源的接入位置和容量,第二阶段以储能接入容量最小,系统电压稳定指标最大,负荷缺电率最小建立多目标规划模型,同时结合节点平均等效负荷对储能充/放电进行管理。为提高第二阶段多目标问题的求解精度,提出了一种基于多目标粒子群算法的混合智能求解算法用于求解第二阶段模型,利用序数偏好法(TOPSIS)选出储能最优接入方案。文中在IEEE-33节点系统上设置四种场景进行仿真测试,结果表明所提方法可以明显改善配电网的运行情况,给相关规划与配置提供借鉴与参考。

知识图谱补全算法综述

知识图谱补全算法能让知识图谱变得更加完整,目前是人工智能领域的一个研究热点。为了更好地给出补全算法综述,文章按照能否处理新实体或者新关系,将知识图谱补全算法分成两类:静态知识图谱补全算法以及动态知识图谱补全算法。前者仅能处理实体以及关系都是固定的场景,扩展性较差。后者可以处理含有新实体或者新关系的场景,能够构造动态的知识图谱,具有更好的现实意义。文章主要结合相关工作对动态知识图谱补全算法进行系统性的总结,发现动态知识图谱算法的研究热度逐渐增加,如何更好更快地构建动态知识图谱是一个较好的研究点。

A model of reasoning about knowledge

A modal logical language and its Kripke semantics and Aumann semantics are introduced. A complete formal deduction system is established to describe reasoning about knowledge in multi-agent systems involving different languages, and an institution of logics for multi-agent systems is constructed.

面向对象的隔振系统功率流知识表示与求解策略的研究

在功率流子结构分析法的基础上 ,针对传统子结构导纳分析法的不足 ,提出了面向对象的单元子结构知识表达模型 ,该模型将基础、机器和浮筏作为 3种基本单元对象 ,能有效地处理隔振系统功率流的静态知识和动态知识。模型通过对隔振器的封装提高了系统分析和求解的结构化特性 ,从而实现了面向对象的系统求解策略 。