电网多模态数据语义关联挖掘：构建技术-经济知识图谱的创新方法

本文针对电网多模态数据格式多样、结构复杂、传统方法计算效率低及结果不准确等问题，推荐研究人员开展基于ETL技术和skip-gram模型的语义关联挖掘方法研究。通过将文本和表格数据转换为知识图谱节点和关系边，优化词向量矩阵，并采用余弦相似度和关联规则算法，成功构建了电网技术-经济知识图谱。实验结果显示，该方法准确率和召回率最高达98.20%，F值93.89%，误码率低于0.9，耗时仅约7.34秒，显著提升了电网运行状态的理解和预测能力，为智能决策提供了重要支持。

　　

随着智能电网的快速发展和电网信息化建设的不断推进，电网技术与经济领域积累了大量的多源异构数据。这些数据规模急剧增加，复杂性日益上升，覆盖了设备信息、运行数据和经济指标等多个方面，并以结构化、半结构化和非结构化等多种形式存在，具体类型包括文本、图像和音频等。然而，由于多模态数据格式多样和结构复杂，有效管理其复杂性和关联性仍然是一个挑战。特别是在处理大规模数据时，传统方法往往遇到计算效率低和结果不准确等问题。在电网技术评审过程中，涉及大量专业设计文档，如设计规范、设备和材料清单以及设计申请表。目前，主要依靠人工审核和验证预算估算文件，以确保项目投资与设计计划的一致性。尽管规则相对明确，但内容复杂，耗时耗力。

为了应对这些挑战，研究人员在《Intelligent Systems with Applications》上发表了一项研究，旨在通过多模态数据语义关联挖掘方法，构建电网技术-经济知识图谱。该研究利用ETL技术将不同文件中的文本和表格数据转换为知识图谱中的节点和关系边，通过skip-gram模型优化词向量矩阵，以更好地捕捉文本数据的语义信息并准确反映语义相似性。通过整合设备、设计技术和安装地址等节点，构建了一个完整的技术-经济知识图谱。对于多模态对象关联的计算，数据首先进行标签预处理、特征处理和语义关系结构化，然后使用余弦相似度公式计算关联。通过关联规则算法挖掘时间序列变量之间的相关关系，发现设备运行状态和电网整体性能等潜在关联，从而提高了对电网运行状态的理解和预测能力。

研究人员采用了多项关键技术方法来实现这一目标。首先，使用ETL技术对预处理后的电网技术经济文档中的文本和表格数据进行转换，生成知识节点和关系边，从而构建电网技术-经济知识图谱。其次，通过skip-gram模型优化词向量矩阵，学习每个单词的准确词向量表示，以捕捉语义信息并提高相似性计算的准确性。此外，采用基于混合本体的异构数据聚合方法，整合电网设备数据，促进数据的重用、共享和深度信息挖掘。最后，应用多模态时间滑动窗口关联规则算法，对时间序列数据进行挖掘，发现变量之间的关联关系。实验数据来源于某市电力公司110 kV变电站项目的运行数据，包括非结构化数据（如项目建设设计规范、审计报告和设备测试报告）和结构化数据（如设备清单）。

研究结果部分分为多个小节，详细介绍了方法的实施和效果。

在数据来源和预处理方面，研究通过ETL技术将文本和表格数据转换为知识节点和关系边，构建了包含8种实体类别的知识图谱，涵盖了单个工程、设计技术、安装地址、设备名称、类型、购买价格、材料名称和资产详情类描述等实体。数据来源于设计规范、设备清单和审计报告等文档，确保了数据的全面性和准确性。

在语义聚合方面，研究采用基于混合本体的异构数据聚合方法，通过标签预处理、特征处理和语义关系结构化，整合了电网设备数据。利用区块链和云技术增强数据结构的语义，分析了设备数据的细微差别，提高了故障识别的准确性。通过资源描述框架（RDF）连接节点，形成语义网，实现了数据的共享和重复应用。

在多模态语义关联计算方面，研究应用概率潜在语义分析（PLSA）模型进行多模态数据的融合分析，通过引入潜在主题变量建立不同特征之间的关联，构建了具有同构特征的潜在主题语义空间。采用高斯多模态PLSA（GM-PLSA）模型和不对称学习算法，合并图像和音频媒体的语义信息，使它们通过共享相同的基础主题分布进行关联。通过余弦角公式计算多媒体对象之间的相关性，发现多模态对象在特定潜在主题上的关联强度。

在多模态数据三维融合显示方面，研究通过识别具有最大范数的列向量来选择最优低阶子空间，定义低维空间，并进行子空间采样和特征分析。计算所有对象类别在采样子空间内的类别比例概率，将样本数据嵌入低级空间，确保输入样本与低级空间中的数据差异最小。通过整合时空可视化，实现了大规模数据在低级空间中的可视化，展示了多模态数据在知识图谱中的关系特征。

在多模态数据挖掘方面，研究采用多模态时间滑动窗口关联规则算法，对电网知识图谱构建中的数据进行挖掘。通过填充缺失值、融合多模态时间序列数据、转换时间序列数据和挖掘时间关联规则，发现了时间序列变量之间的相关性。采用拉格朗日插值法填充缺失值，按时间戳和设备ID对齐文本和台账数据，根据窗口大小3切割时间序列数据，提取窗口内的文本TF-IDF特征和设备数值特征，最终通过Apriori算法结合支持阈值0.8筛选出有效的关联规则。

研究结论和讨论部分强调，该方法在构建电网技术-经济知识图谱方面具有显著优势。通过整合多模态数据，如文本描述和表格数据，打破了信息孤岛，呈现了电网元素之间的完整关系。优化词向量矩阵通过skip-gram模型增强了语义理解，准确捕捉了电网术语的语义关联。通过多步预处理和余弦角公式准确计算了关联，合理构建了知识图谱中的节点关系。关联规则算法有效挖掘了时间序列变量之间的相关性，为电网运行提供了有价值的决策支持。实验结果表明，该方法准确率和召回率最高达98.20%，F值93.89%，误码率低于0.9，耗时仅约7.34秒，表现出了高精度和高效率。

然而，该方法也存在一定的局限性。数据预处理的复杂性源于多源数据的异构性，不同数据源的质量差异可能对结果产生负面影响。语义理解在很大程度上依赖于领域专业知识，地区特定的电网术语和业务规则可能影响准确性。模型的泛化能力有限，在应用于显著不同的领域或演变的电网环境时需要调整。大规模数据处理可能遇到计算资源限制、处理时间延长和噪声干扰等问题，可能影响挖掘质量。

未来的研究应侧重于通过开发成本效益高、高精度的算法和工具来推进数据融合技术；实施统一的数据标准，以促进跨系统互操作性和数据共享；增强自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术，以提高语义理解的准确性；并系统整合领域知识以支持语义解释，加速多模态数据在电网运营中的应用。