综述：多模态数据融合驱动的直流输电运维系统化知识构建技术综述

《Processes》：A Comprehensive Review of Multi-Modal Data Fusion-Driven Systematic Knowledge Construction Technologies for HVDC Operation and Maintenance

　　

在碳中和目标及新型电力系统大规模建设背景下，高压直流（HVDC）与柔性直流输电技术已成为远距离大容量可再生能源输送及异步电网互联的核心载体。大规模特高压直流（UHVDC）与柔性直流工程在独立平台中积累了分散的多模态运维数据，导致领域知识碎片化，降低了智能故障诊断与处置效率。换流站运维数据中非结构化数据占比超过70%，加剧了监控与数据采集（SCADA）系统、巡检媒体、故障录波与文档之间的碎片化。区别于以往的HVDC智能运维综述，本综述批判性综合了通过多模态数据融合实现闭环知识构建链，涵盖数据治理、跨模态语义映射、数据-信息-知识-智慧（DIKW）建模、混合存储与知识图谱开发，并比较了三种融合范式在延迟、可扩展性与工业部署方面的差异。同时探讨了可再生能源并网运维不确定性、实际特征提取难点，以及深度学习黑箱行为限制现场实用性的原因。关键空白仍在于小样本泛化、控制与保护（C&P）逻辑形式化、可解释性及跨系统集成；未来方向包括少样本跨模态学习、大语言模型（LLM）驱动的知识演化与数字孪生耦合。

1. 1.
   引言
   在全球碳中和目标与新型电力系统大规模建设的背景下，高压直流（HVDC）及柔性直流输电技术已成为远距离、大容量可再生能源送出与异步电网互联的核心载体。大量HVDC走廊与风电、光伏紧密耦合，风速与太阳辐照度的快速变化带来的功率波动、电压/无功偏差及频繁运行点变化，形成了特有的运维场景。传统直流智能运维研究多聚焦于独立单场景优化，现有综述分为两类：一类侧重HVDC系统智能故障诊断算法，忽视从异构运行数据到可复用知识资产的完整转化过程；另一类总结电力知识图谱发展，但主要关注静态本体构建，对跨模态语义对齐、动态知识演化及大规模换流站工程部署关注不足。本文以多模态数据融合为核心驱动技术，系统梳理HVDC运维知识构建的完整技术体系，主要学术贡献体现在四个方面：多源数据分类与数据预处理流程；三种主流多模态融合范式比较与控制保护逻辑双向语义关联；四层DIKW架构与混合协同存储方案；全生命周期动态演化机制与未来研究方向。
2. 2.
   多模态数据基础与治理技术
   多模态运维数据是构建系统化HVDC知识体系的原始资源。换流站产生的海量监测、巡检与故障数据分散在孤立业务平台，格式、采样频率与语义标准不一致。本节将数据分为结构化、半结构化与非结构化三类。结构化数据包括SCADA总线电压、换流阀电流等实时遥测指标，设备参数台账，周期性检修记录与全套换流保护定值，存在不同制造商字段命名不一致问题。半结构化数据主要指遵循IEC 61850通信标准的XML与JSON格式报警信息与调度指令流，携带分层标签信息但缺乏全局唯一主键。非结构化数据占总量的70%以上，包括视觉巡检媒体、故障录波时序波形与自然语言文档/现场语音。多模态数据呈现三大固有缺陷：跨模态异构性（格式不一致、采样频率不匹配、语义维度发散）、现场干扰导致的低质量数据（缺失、随机噪声、时间不同步）以及跨系统语义隔离形成的数据孤岛。针对这些瓶颈，分别建立了结构化数据预处理流水线（异常值消除、数据补全、特征归一化、统一时间校准）与非结构化数据预处理流水线（文本语音处理、红外巡检图像处理、故障录波信号小波去噪与故障窗口分割）。跨模态统一对齐技术从时间戳对齐（动态时间规整DTW匹配）、设备实体对齐（五级全局统一标识编码与综合相似度计算）与事件触发关联三个环节实现多源数据关联。
3. 3.
   跨模态数据融合与语义映射技术
   统一标识与语义映射是将分布式异构运维数据转化为可关联、可计算标准化语义单元的基础。设备标识采用五级层次编码结构确保站内唯一性；事件标识采用事件链编号机制适应故障与告警的时间因果链特性。实体对齐综合属性相似性、拓扑结构相似性与嵌入向量相似性计算得分。跨模态特征空间映射将文本、图像与波形等异构特征投影至统一语义空间，分为显式映射与隐式映射（对比学习）。对比学习损失函数采用温度超参数控制的统一高斯相似度分布假设，拉近故障波形-文本正样本对，分离无关模态对。多模态融合分为三个范式：数据级融合适用于同源时间序列流拼接，保留完整原始信息但面临维度爆炸与噪声放大；特征级融合是当前主流，各模态独立提取特征后通过特征拼接、双线性融合、跨模态注意力、多模态Transformer或图神经网络进行交互，其中跨模态注意力根据任务场景动态分配模态权重，但融合结果难以沉淀为可复用知识；决策级融合适配遗留平台，但丢失了模态间深层特征交互。此外，针对HVDC特有的控制与保护（C&P）逻辑与运维规则这两类核心知识源，提出了特征融合机制。C&P逻辑通过规则引擎或形式化建模转化为产生式规则；运维规则通过领域预训练模型联合抽取，提取要素包括适用对象、触发条件、操作步骤等；两者通过本体术语映射、向量相似度候选匹配建立语义关联，并进行一致性验证以识别冲突。
4. 4.
   系统化构建与存储技术
   知识系统化将语义信息转化为具备持久存储、语义检索、逻辑推理与迭代演化能力的正式化结构化知识。首先建立HVDC运维知识分类体系，包括设备基础知识、运行规则知识、故障处置知识与运维决策知识，并构建四层递进知识体系架构：数据层负责多源数据接入与归档；信息层完成清洗、跨源实体对齐、特征融合与质量标注；知识层聚焦领域语料库、指令集、知识图谱与规则库的沉淀；应用层提供智能巡检、故障溯源等针对性服务。混合存储架构结合关系型数据库（事务一致性）、图数据库（拓扑与因果链多跳查询）、向量数据库（语义检索与大模型检索增强）与文档数据库（全文检索），通过全局统一标识实现跨库映射。跨区域同步采用增量复制与消息队列结合，强一致性用于保护定值等关键数据，最终一致性用于语义知识对象。HVDC知识包定义为面向场景的结构化知识单元，封装知识图谱子图、规程片段、C&P逻辑片段等。领域语料库构建经历收集、清洗、标准化、标注与发布流程，采用机器初标、人工精标与专家审核三级质检。指令集按知识查询、故障分析、运维操作与状态评价分类，通过专家编写、模板参数化生成与大模型蒸馏扩增构建。多模态知识图谱本体设计涵盖一二次设备、故障缺陷、规则定值等核心实体，以及拓扑、因果、适用性、约束等关系。联合知识抽取采用多任务学习框架，总损失由命名实体识别损失、关系抽取损失与跨模态对齐损失加权组成。多源知识融合依次执行实体对齐、冲突消解与知识补全，三元组可信度得分依据来源权威性、有效时间与证据完整性综合判定，知识补全采用TransE等表示学习方法挖掘隐含关联。知识推理方法包括基于规则的推理（可解释性强）、表示学习推理（可发现隐含关联但不可解释）以及RAG+大语言模型推理（平衡结构化约束与自然交互），目前现场应用仍以规则推理为主。
5. 5.
   知识系统的演化与动态更新机制
   增量知识自动提取与摄取管道从流式数据（SCADA、保护装置、巡检传感器）中实时提取知识，结构化遥测数据通过时序异常检测与事件分割处理，非结构化数据需深度语义编码。新增知识必须经过一致性验证与冲突检测，结合基于规则的推理与概率图模型识别矛盾，图神经网络检测知识结构不一致性。人机协同知识校正机制引入多维质量评估（准确性、完整性、时效性、一致性），并通过主动学习选择高不确定性样本供专家审核，形成模型提取、不确定性估计、专家评审、反馈集成的闭环。知识系统全生命周期演化依据维护结果、故障解决等操作反馈动态调整知识置信度分数，不同运行状态（正常运行、故障状态、恢复状态）需要不同的知识子集，上下文感知检索机制实现知识子图的动态重组，过时知识规则通过时间感知图模型与衰减函数逐步降低影响并归档。
6. 6.
   近期相关综述文章对比分析
   近五年HVDC智能运维综述主要分为故障诊断算法综述、静态电力知识图谱综述与通用多模态电力感知综述三类。现有综述普遍存在三个缺陷：将多模态融合与知识工程割裂为独立研究线，未构建端到端闭环管道；忽略硬C&P逻辑与软运维规范之间的双向语义耦合；缺乏面向实际部署的工业指标（计算复杂度、跨站可扩展性）与七大开放挑战的系统讨论。本综述创新性地整合多模态融合、分层DIKW知识建模、混合多数据库存储与全生命周期知识演化，形成统一框架。
7. 7.
   技术挑战与未来研究方向
   数据层面挑战包括噪声、稀疏性与异构性：现有预处理研究多针对单模态降噪，无法联合抑制SCADA、红外与故障录波跨模态复合噪声，且故障样本稀疏导致数据驱动模型泛化困难。知识构建挑战包括语义鸿沟与冲突消解：波形与文本故障报告间的语义差距、复杂保护逻辑编码困难，以及多源矛盾知识自动消解能力不足。工程部署挑战涉及系统集成与实时约束：遗留系统兼容性要求高，图推理计算密集难以满足实时性，多厂商设备接口不统一。安全与可解释性挑战：深度学习黑箱模型无法输出可追溯的证据链，不能满足调度与维护团队的审计要求。七大核心开放挑战为：数据质量缺陷、公共基准数据集缺乏、跨平台互操作性障碍、分布式网络安全风险、可解释人工智能瓶颈、数字孪生-知识图谱解耦、HVDC专用大语言模型局限。未来研究方向包括少样本跨模态学习、LLM驱动的知识演化、数字孪生耦合、跨厂商知识对齐与统一语义框架标准化。
8. 8.
   结论
   本综述系统批判性评估了多模态治理、融合范式与生命周期知识演化，明确了从数据处理到工程部署的多层未解决研究空白，为LLM与数字孪生集成的智能运维平台提供了理论参考。多模态数据融合是HVDC环境知识体系化的根本驱动力，该研究领域有望在未来电力系统数字化转型中发挥关键作用。