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　　随着AI行业的迅速发展，知识图谱技术在行业进程中也发挥着逐渐重要的作用。它可以从数据层面获取数据中蕴含的深层次语义知识，并将传统基于符号的浅层语义表示提升到基于本体模型（概念、属性、关系、实体）的深层语义表示，这对于内容语义理解，特别是下一代人工智能所需的深度推理具有关键支撑作用。

　　目前，学术界和工业界都把知识图谱看作是知识管理、语义理解和下一代人工智能的关键突破技术，给予高度关注。知识图谱技术已实现在医疗、军工、法律、电力、化工等行业的落地应用。

　　近日，由国网新疆电力有限公司电力科学研究院与云知声智能科技股份有限公司联合打造的基于知识图谱的电力变压器故障诊断与处理解决方案，辅助一线班组人员更高效地进行设备故障诊断与处理工作，进一步实现知识图谱技术在电力行业的深层次应用，为行业赋能。

　　顾名思义，基于知识图谱的电力变压器故障诊断与处理解决方案，就为了解决当前电力变压器故障诊断与处理过程中存在的问题，以知识图谱为其核心技术，打造而成的一套从诊断到处理全流程的解决方案。该套方案可辅助人工进行电力变压器故障的逐步诊断，最终定位到具体原因，并提供相关建议性措施。由此提高人工诊断的效率，降低人力成本，实现提质增效。

　　变压器是电力企业中的重要设备，在电网中处于很重要的地位，是保证电网安全、可靠、经济运行和人们生产生活用电的关键设备。由于变压器一直处在连续运行状态，变压器故障不可避免。进行变压器早期诊断，对保证变压器安全运作，防止变压器故障具备极其重大作用。

　　一是电力变压器结构较为复杂，其出现故障的形式和原因错综复杂，电力变压器的故障诊断和处理所需要的经验和知识体量比较庞大，检修班组新员工不容易成体系地全面掌握；

　　二是设备检修技术知识分散在各种技术导则、规程规范和操作指南中，因此无法以整体统一的方式高效支撑变压器故障诊断和处理工作；

　　三是检修班组在一线工作中积累了大量的变压器故障诊断检修的工作经验和数据，这些宝贵的实践经验记录，本身就是蕴含一线诊断实践知识的巨大宝藏，目前这些知识没有能够被充分的挖掘、沉淀和利用。

　　因此，需要引入知识图谱技术，辅助人工进行电力变压器的故障诊断与处理工作。

　　针对前文所述的人工诊断模式下存在的几类问题：一是知识来源分散，不便于统一管理；二是知识体量过大，人工不易成体系掌握；三是经验记录繁多，却未能抽取出有用信息加以利用。这几类问题都在实际在做的工作过程中，拉低工作效率，消耗更多的人工成本。

　　而知识图谱可以对不同来源（如：技术导则、规程规范、操作指南等）、不同结构及形式（例如：数据库、文件、图片等）的数据来进行统一化、标准化、智能化、关联化管理，将分散的各类知识通过概念、实体、关系等基本单元存储在一张知识图谱当中，构建知识体系，存储知识数据，并将从前难以利用的经验知识抽取出对应知识点，加入图谱的知识体系中，助力变压器故障与处理解决措施的判定更加全面、高效。

　　为了能够有效解决电力变压器故障诊断与处理过程中存在的问题，云知声与国网新疆电科院联合进行以下工作：

　　一是收集变压器故障相关的检修导则、规则、细则和故障检修案例等数据，并进行进一步的清洗与加工，校对数据高可用性。

　　二是以处理过的变压器检修导则、规则、细则和故障检修案例等数据为基础，抽取数据中的故障诊断相关业务知识与实体、关系及属性，构建故障诊断概念图谱与实体图谱，为变压器故障诊断提供基础认知底座。

　　三是梳理故障诊断知识点，将变压器故障诊断规则知识进行语义表示，建立诊断规则知识库以提供知识管理和服务功能。

　　四是应用有关技术，实现逐步引导式的故障诊断认知推理流程，引导一线班组人员逐步定位故障原因，并从知识库中调取相对应的故障的建议措施，辅助一线班组人员更快更好地处理问题。

　　基于知识图谱的电力变压器故障诊断与处理解决方案，能够辅助变压器故障的快速诊断并提供相应处理解决措施，提高一线班组进行故障诊断和处理的准确率，实现基层班组减负；通过知识和数据驱动的运检业务创新发展模式，提高设备状态管控力和运检管理穿透力；通过对知识不断的挖掘、梳理、加工和应用，可形成故障诊断和处理知识的显性积累，为未来进一步智能化应用形成知识积累沉淀。