（来源：迈能科技MEINERGY 撰稿：泰豪软件人工智能研究所）

1、知识图谱

在说到知识图谱前，需要引入一个新的名词——图数据库。所谓图数据库，就是指存储图这种数据结构的数据库。

Q 图 是什么呢？

A如下图所示的这种可以表示 实体 与 实体 之间关系的数据结构，就是图。

实体：图中的 刘备、孙权、曹操

关系：敌对、联盟

赤壁之战三国关系图

Q 为什么有了MySQL这种的表结构数据库，还要使用 图数据库 ？

A假设MySQL数据库中有三张表，分别如图所示：

当我们要查询“关羽出战过刘备集团发动的哪些战争”的时候，我们需要将三张表都关联起来，非常繁琐且不便捷，但是如果使用关系图，就很明了了：

Q 回到正题，什么是知识图谱呢 ？

A知识图谱（Knowledge Graph）本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。

还是这个例子：

节点 就是 曹操、刘备、孙权；他们也叫实体。

边 就是关系：敌对、联盟。

这就是一个很简单的知识图谱。

“魏国和蜀国发生的战争中，关羽参加的有哪些？“

这样的问题。需要机器对该问题进行解析、理解，在知识图谱中完成查询、推理、比较动作，找到《赤壁之战》和《樊城之战》作为答案返回。

下图则是另一个 描述国家信息的知识图谱。

Q 知识图谱的应用场景？

A知识图谱早就已经深入进我们生活的方方面面，比如：

2、电力网络、设备

智能电网是两大人造网络（电网与通信和信息网）的高度融合。我们需要了解一下电网的一些重要图形，帮助我们理解电网，构建电力知识图谱。电力网络及设备可由电网拓扑图、电网运营图、电网态势图和电力设备图来进行表示。

Q 什么是 电网拓扑图？

A电网的拓扑结构，就是将电网通过断路器等开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点等元件相联系，抽象成与其样式无关的一个个节点，而把连接这些节点的电力线路抽象成线，进而以拓扑图的形式来表示这些节点之间的关系。

通俗讲就是将设备抽象成点，连接关系抽象成线，就变成一幅只有点和线的图。这样做对电网整体会有一个更完整全面的认识。当抽象成点和线之后，我们发现知识图谱就是由实体和关系组成，点就是一个个实体，线就是关系。因此，电网拓扑图非常适合构建电网结构知识图谱。

上图是IEEE 14节点系统电网结构，该拓扑图代表了1962年2月美国中西部地区的电力系统结构，包含了：14条母线，2台发电机，3台同步电动机，11个负荷点，20条输电线路和40个断路器。这是简化后的电网拓扑结构。

有了电网拓扑图可以很便利地应用于潮流计算、故障诊断、动态仿真等仿真模拟上。

Q 什么是 电网运营图？

A

电网运营各指标状况雷达图

将电网运营中各指标收集绘制成了雷达图，通过雷达图能够大致得到电网整体运行状态。

Q 什么是 电网态势图？

A在人的决策过程中，对环境中信息的感知、理解和预测的过程被称作态势。感知态势感知主要面向不确定强，人必须介入决策的大型或巨型动态复杂系统，智能电网态势可视化是态势感知的人机界面，是其最核心的组成部分。

态势图的构成

Q 什么是 电力设备图？

A

变电站主要设备示意图

上图是变电站的主要设备图，1—变压器；2—导线；3—绝缘子；4—互感器；5—避雷器；6—隔离开关；7—断路器。除了上面画出来的设备，还有电容器、套管、阻波器、电缆、电抗器和继电保护装置等，这些都是输变电系统中必不可缺的设备。

通过上面这些设备的数据，连接关系，我们可以构建出电力设备知识图谱。以变电站设备为例。将设备作为图谱的节点，将设备的连接关系作为边，还有每个设备的参数等作为边，就可以构建出一个简单的电力设备知识图谱了。

同理，将电网涉及到的变电、输电、配电三个单元的设备全部抽象出来，就可以构建一张大的电网设备知识图谱了。

3、电力知识图谱

电力领域是一个非常大领域，整个电力知识图谱由很多具体的小知识图谱构成。比如可以构建电网的组织架构图谱，电网的运行图谱，电网的拓扑图谱，电力设备的图谱，故障处置图谱等等。

Q 当有了电网知识图谱后，我们可以应用它在哪些场景呢？

A

1）设备查询、线路查询、故障查询 等简单查询服务

场景：

1、 查询某个电厂或变电站一般会有哪些电力设备【电力设备图谱】

2、 查询某个电力设备的详细信息 【电力设备图谱】

3、 查询某个电力机构在电网中的位置、左右【组织架构图谱】

4、 查询某个故障详情，故障名称、故障历史发送数据、故障一般处理办法等【故障处置图谱】

5、 查询某个操作详情，操作名称，步骤，历史操作数据 等 【规章规程图谱】

以上这些应用场景是经常用到的，也是图谱的基础功能。构建具体的图谱，需要大量的结构化数据。当构建完成，使用查询功能即可得到结果。

2）智能问答服务

利用图谱提供的基础查询能力，结合语义理解等技术，图谱可以对外提供智能问答服务。比如上述需求，将由向系统输入查询关键字或者手动点击查询的方式 变成语音输入的方式，通过人机对话，得到想要的答案。

上图是一个的智能问答的例子。用户提出“渗漏油受哪些因素影响？”这样的问题，通过对问句进行解析。依托构建的电力知识图谱，进行查询，就可以得出焊接处焊接不良，油箱连接处密封不严，铁芯有砂眼及裂缝，充油套管密封不严 等问题的答案。因此，只要构建起电力设备相关的图谱，就可以实现将上面的简单查询服务变成智能问答的形式。

3）知识推理服务

知识推理服务是一项基于知识服务的应用，属于知识图谱的高级应用。

场景：

1、 给出某项操作的操作票

2、 给出某个故障的处置预案

3、 生成一份设备介绍、电厂、变电站介绍，或者生成一份详细报告

上述场景任务就不是简单的服务，而是需要知识图谱推理能力了，利用现有的知识推理生成我们想要的结果。

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