上周我们分享了国家电网如何利用图技术来打造电力图计算平台，并实现了秒级EMS实时网络状态分析，受到了不小的关注。而今天的随身听将进一步分享 “电网一张图“时空数据管理系统、电力设备管理知识图谱、电力现货市场模拟仿真系统，里面涉及的内容绝不仅仅只是针对电力行业，企业信息管理是各个企业都面临的问题，那国家电网是如何利用图技术进行优化，又取得了怎样的成果？那就跟我们今天的随身听一起来学习一下吧。

一、“电网一张图“时空数据管理系统

首先，能源互联网为什么需要“电网一张图”？

能源互联网已经发展成为多元化能源生产、传输、消费的枢纽，交流与直流、大电网与分布式微网并存，电从远方来与电从身边来并存。跨层级、跨区域的协同配合和信息互动明显增强，各电压等级能源流相互影响越来越大。为此，构建融合发、输、供、用为一体的“电网一张图”，强化电力系统在线计算和一键查询到底的全局分析控制能力迫在眉睫。

电网信息管理系统的现状与问题

电力系统发、输、供、用具有即发即用实时平衡的特点，受传统观念影响和信息技术水平限制，国际国内普遍按照电源侧、电网侧、用户侧各自构建各自的能源流图，并按照不同电压等级和业务部门人为将一个大电网分散到多个信息系统分别进行测量、控制和分析。这种割裂电能生产、传输、消费的电网信息系统建设模式，忽视了电能即发即用和电网各侧物理联结的网络拓扑关系，非常不利于电网全局协同控制和优化，急需改变。

企业信息系统发展趋势

而这种企业信息系统的问题不仅仅只是发生在电力行业，各行各业都有这样的趋势。为什么会这样呢？因为长期以来，以应用为中心的方式建设信息系统，这种建设方式把应用与数据模型紧密捆绑，而且一个数据模型仅为单一应用服务，难以提供全局化服务，因而一定会导致数据孤岛和代码混乱。

如何改变？

国家电网在能源互联网过程中提出了“数据一个源，电网一张图，业务一条线”的数据融合与共享理念。” 为了更好地落实该理念，国家电网将“电网天然一张图”转化为“信息关联一张图”，构建与互联网搜索引擎类似的、可提供快速便捷数据查询访问服务的高效数据关联索引图，为内外部应用提供数据共享服务，实现数据“即时获取”，解决专业壁垒凸显、跨专业流程不贯通、数据共享实时性不强、数据价值未充分挖掘等数据共享共用问题。

“电网一张图”数据集成的技术方案

为了实现“电网一张图”，从原来的以应用为核心逐渐转变成以数据为中心，这样的特点是数据应用分离、功能扩充容易、数据结构多样、集成成本合理，然后把数据中台和“电网一张图”的数据引擎融合在一起，这样就具有了以下几个特点：首先是数据生成层、管理层、应用层相互分离。在这样的一个模式下就可以支持数据层扩充、管理层扩展、应用层不断扩大，而且，实现数据和知识的统一表达，支撑低成本定制化应用和开放性应用的开发。这也就意味着引入了互联网技术的精髓–“关联索引图”来构建电力企业“互联网搜索”型数字引擎，从而提升数据使用价值，提升全网分析控制能力。
“电网一张图”的机制实现了多维关联：

. 拓扑链接关系关联：让全电压等级电网上下贯通;

. 时间演化属性关联：使电网运行状态被连续监控分析;

. 空间地理环境关联：利用外部的气象和地理运行环境关联关系分析。

综合以上几个维度，这样就可以实现对电网的运行状态进行全面而系统的分析。

“电网一张图”的价值与意义

利用“电网一张图”拓扑服务，打破了电力生产、传输、消费数据壁垒，提升电网全局能源流感知分析能力。“电网一张图”能够实现发、输、供、用各端能源数据流的精确、快速、实时数据管理与分析，从而为快速调整优化资源，高效精准的满足客户电力服务提供了技术手段。“电网一张图”对电力市场的所有参与者统一建模，能更好地满足电力交易市场数据准确、实时响应的需求，使各方市场主体可以更公平、更透明的参与市场交易，优化营商环境。分布式电源的快速发展及储能和控制装置大规模接入使得电网结构日趋复杂，主配网交织影响日益显现，利用“电网一张图”在线计算大电网运行关键指标，实时评估电网安全风险，能够有效的支撑大电网安全可靠运行。
在电网一张图上已经实现了很多应用，这里为大家列举3个应用实例。

“电网一张图”应用实例：营配调基础数据治理

利用“电网一张图”图计算技术开展全电压等级电厂/配电变压器供电路径搜索、配网大馈线手拉手核对、主/配网孤岛设备整治、异常环路整治等工作，破解营配调数据质量治理问题，促进基础数据融合贯通。

“电网一张图”应用实例：精准发布停电信息

利用“电网一张图”的拓扑特点，实现了考虑备自投策略的主、配网故障停电范围分析和考虑负荷转供方案的主、配网检修计划停电范围分析。该功能将优化分析出的配变停电信息推送至供电服务指挥系统，由供电服务指挥系统将停电信息精准发布至电力客户手机上。可以有效减少大量的客户投诉。

“电网一张图”应用实例：变电站负荷画像和在线计算可开放容量

利用“电网一张图”图计算功能，获取变电站供电范围内配电变压器信息，根据配电变压器所供负荷数据和用户行业分类，绘制变电站分类负荷画像，支撑区域电网规划和精细化母线负荷预测。

二、电力设备管理知识图谱

电力领域知识图谱的特点与四层架构

电力领域的知识图谱有什么特点呢？与传统的通用知识图谱相比又有哪些区别呢？我们发现，领域知识图谱在知识来源、知识表示、知识获取和知识应用四个方面都与通用知识图谱有区别。而且电力领域知识图谱是以结构化数据为主、非结构化数据和半结构化数据为辅，而且要求数据和知识相互融合。因此我们提出了这样的一个知识图谱的技术架构，由数据源层、物理本体（也叫主设备本体层）、语义知识图谱层（也就是关系本体层）和应用本体层这四层构成。

电力领域知识图谱的构建原则与流程

我们提出了电力领域知识图谱的构建原则，包括这五项原则——清晰性、一致性、灵活性、可扩展性和自动化。我们也总结了两种方法，一种方法是“自上而下”为主，这种主要适用于结构化数据的分析；另一种方法是“自下而上”为辅，这种适用于非结构化数据的管理。所以在这里我们就根据电力系统的结构化数据与非结构化数据共存、以结构化数据为主这样的特点，并根据本体构建、数据抽取、知识融合、知识存储的步骤，提出了电力领域知识图谱的构建原则与流程。

双轮驱动的数据知识融合技术架构

电力系统的一个特点就是数据和知识相互融合，基于这个特点，我们又提出了双轮驱动的数据知识融合技术架构。数据包括结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据包括台帐数据、运行数据、调控云数据，非结构化数据包括各种的文本、图像等数据。运行知识包括标准、规程、规定，关联关系包括拓扑连接关系、从属关系、过程关系和层级关系。
因此，从数据融合角度，包括这五个部分，分别是：本体构建、实体辨识、冲突解决、数据溯源和数据融合。在知识融合角度，也包括五个部分，分别是知识抽象建模、关系推演、深度知识发现、通用模式生成和知识融合。并且，在本体构建和知识建模、实体辨识和关系推演方面，数据和知识之间需要相互融合。这就是双轮驱动的数据知识融合集成的策略。

电力设备管理知识图谱的应用价值

电力设备知识图谱构建完成以后，实际上最主要的功能就是，我们可以从更多的维度实现对于设备质量事件的分析，比如我们可以从厂商维度、电网运行维度、运行环境维度等进行综合分析。这样就可以实现设备质量分析从过去的“单一设备维度”向“多维关联分析”维度的转变。

电力一次设备质量事件标签自动生成

接下来我们看看如何利用电力设备质量的标准专用词典，进行建模，从这些词典中，我们进行中文分词，形成缺陷/故障分析的描述词矩阵，对描述进行特征词提取，最后我们对电力设备的质量问题进行事件分类，这样我们就可以对新出现的质量事件，进行标签的自动生成。我们利用缺陷/故障的历史数据，已经实现了对标签的自动生成。

电力设备管理知识图谱的智能搜索技术

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