【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統數據治理，尤其涉及一種電力營銷知識圖譜構建方法、系統、設備及存儲介質。
技術介紹
1、近年來，大數據的價值愈發被重視，特別是在融合內外部不同來源的系統數據后，在賦能內部經營管理及對外發揮電力大數據的應用價值方面發揮巨大作用。一方面，通過對用戶消費行為、負荷特征及市場動態的深入分析，電網可借助大數據技術優化電力資源配置，降低運營成本，提高整體效率。另一方面，實時數據監測和分析有助于快速響應市場變化，進行風險管理，有效識別潛在問題，制定科學決策。
2、然而，受限于數據應用異常、診斷工具缺乏、數據治理耗時等問題，在實際操作過程中，針對多源異構電力營銷數據的應用仍舊面臨著諸多挑戰：（1）數據應用異常影響電力營銷業務正常開展。由于電力營銷領域涉及的數據來源眾多，各系統數據流轉關系復雜，數據集成采用的接口技術多樣，導致數據應用過程中的數據全鏈路體系存在鏈路關系不清晰、鏈路質量不穩定、鏈路數據異常等問題，影響數據產品應用效果、產品后續的迭代優化建設。（2）電力營銷數據應用問題難以及時高效治理。現階段數據治理大多從底層數據開發角度開展，存在耗時和耗能高、安全性差等問題，底層數據治理需要執行大量的數據清洗、歸一化、轉換等操作，需要花費大量時間和計算資源，數據治理應盡量避免毫無目的地全面整頓，費時費力的同時難以在業務端快速看到價值。（3）數據產品缺乏數據鏈路異常診斷工具。現階段，電力數據產品建設過程中缺乏有效的數據鏈路異常診斷工具，疊加電力數據產生速度，當數據產品中出現異常時，原先異常的數據源將瞬間被海量數據覆蓋，
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題和提出的技術任務是對現有技術方案進行完善與改進，提供一種電力營銷知識圖譜構建方法、系統、設備及存儲介質，以提升電力營銷業務的智能化、數據驅動的決策支持能力，同時通過異常檢測與流轉監控功能實現業務流程的優化和提高運營效率為目的。為此，本專利技術采取以下技術方案。
2、本專利技術的第一種技術方案為：一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，包括以下步驟：
3、1）收集包括來自電力營銷、用戶行為、市場趨勢的多個源的數據，進行數據清洗，去除冗余、異常數據，并使用異常檢測算法和歸一化公式進行標準化處理，形成清洗并標準化后的數據集；
4、2）將標準化后的數據集按照結構化、半結構化、非結構化類型進行分類，并對各類數據進行特征提取，形成特征向量矩陣；對各類數據進行特征提取，包括：對結構化數據進行統計分析，提取數值特征；對半結構化數據采用分詞技術和tf-idf模型提取關鍵詞并加權；對非結構化數據使用自然語言處理模型提取特征向量；
5、3）使用自然語言處理和機器學習技術從特征向量矩陣中提取知識單元，并通過規則或模型對不同來源的知識進行融合，消除沖突，構建統一知識庫；
6、4）基于統一知識庫，使用圖數據庫構建知識圖譜，其中知識圖譜由節點和邊構成，節點表示實體，邊表示實體之間的關系，邊的權重基于實體的相似性進行定義；
7、5）基于構建的知識圖譜，實施數據流轉的實時監控，結合圖遍歷算法和流處理工具，檢測知識圖譜中節點的流轉路徑，計算路徑效率，識別潛在的信息瓶頸或異常流轉模式，進而調整和優化知識圖譜中的關系定義和節點連接，并進行驗證。
8、本技術方案通過對來自不同來源（電力營銷、用戶行為、市場趨勢等）的數據進行數據清洗和異常檢測，能夠有效去除冗余和異常數據，確保構建的知識圖譜基于高質量的數據。異常檢測算法和數據標準化處理的使用，避免了傳統數據處理中的數據鏈路不清晰、質量不穩定等問題，從而提高了電力營銷數據應用的穩定性和準確性。解決了背景中提到的“數據應用異常影響電力營銷業務正常開展”的問題，確保了數據的質量和業務的正常進行。
9、本技術方案通過對不同類型數據（結構化、半結構化、非結構化）的分類處理和特征提取，利用機器學習和自然語言處理技術，提高了數據治理的效率，并避免了傳統數據治理方法中的耗時、耗能問題。數據治理不再是全面無目標地整理，而是根據業務需求進行高效的特征提取和處理，節省了大量的時間和計算資源。有效解決了“數據治理耗時”和“底層數據治理需要執行大量操作”的問題，通過高效的特征提取和數據處理優化了數據治理過程，提供了更及時、準確的數據支持。
10、在構建的電力營銷知識圖譜基礎上，本技術方案實施了數據流轉的實時監控，結合圖遍歷算法和流處理工具，可以實時檢測節點的流轉路徑、計算路徑效率，進而識別潛在的信息瓶頸或異常流轉模式。這一機制可以及時發現并處理數據鏈路中的異常，避免原先異常的數據源被大量數據覆蓋，提升數據產品的穩定性和可靠性。本技術方案通過引入實時監控和異常檢測機制，大大提高了電力數據的診斷效率和數據產品的可用性。
11、通過構建的知識圖譜，電力營銷人員能夠直觀地查看各類實體（如用戶、設備、市場等）之間的關聯關系，從而更高效地進行業務分析和決策。同時，基于圖譜的關系優化和路徑效率分析，能夠進一步提升電力資源的優化配置能力，為電力營銷提供更加智能化的決策支持。有效提升對市場動態的快速響應能力，幫助電力公司及時調整業務策略、優化資源配置。
12、本技術方案通過對流轉路徑效率和異常模式的檢測，可以反饋并優化圖譜結構，調整關系定義和節點連接，確保知識圖譜能夠在新的數據流轉或業務需求下自動適應并優化。這種自我優化機制使得電力營銷知識圖譜在長期運行中更加精確，能夠應對復雜多變的電力營銷環境。通過實時監控和優化調整，保證知識圖譜的持續更新和自我完善，從而提高了電力營銷數據產品的迭代效率。
13、本技術方案使用自然語言處理和機器學習技術從多種異構數據源中提取知識單元，并通過規則或模型融合不同來源的知識，消除數據之間的沖突，構建一致性的知識庫。這一特性能夠有效支持跨領域的數據融合，提升知識圖譜的精確度和可操作性。通過智能化的融合和沖突消除，構建了統一的知識庫，從而避免了多源數據的沖突和不一致問題。
14、作為優選技術手段：在步驟1）中，使用z分數檢測模型進行異常數據檢測和清洗，并采用最大最小值歸一化處理：
15、在原始數據集合的基礎上進一步進行數據預處理，使用異常檢測算法進行數據清洗，去除冗余和異常記錄，以z分數檢測模型為例：
16、
17、其中，為數據點的z分數，為數據集中的i個樣本，為數據集中所有樣本的均值，為數據集的標準差；在此模型內，如果的絕對值大于設定的閾值，則認為是異常點；最終形成清洗后的數據集d’；
18、通過歸一化公式將不同來源的數據標準化，以便于統一處理；數據標準化函數如下：
19、
20、其中，為標準化后的數據集，為d'中的任意數據點，和分別為d'中的最大值和最小值。
21、z分數模型能夠有效識別數據集中異常值（outliers）。通過計本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟1）中，使用Z分數檢測模型進行異常數據檢測和清洗，并采用最大最小值歸一化處理：
3.根據權利要求2所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：TF-IDF模型對關鍵詞加權時，TF-IDF模型的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟3)包括以下內容：
5.根據權利要求4所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟4）中，邊的權重基于實體的相似性進行定義：
6.根據權利要求5所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟5）中，構建的知識圖譜表示為：，其中：是節點集合，是邊集合；節點表示各類實體，邊表示實體之間的關系或信息流轉路徑；
7.一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建系統，
8.根據權利要求7所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建系統，其特征在于：
9.一種計算機設備，其特征在于：所述設備包括一個或多個處理器和一個或多個存儲器，所述一個或多個存儲器中存儲有至少一條程序代碼，所述程序代碼被所述一個或多個處理器執行時，實現如權利要求1-6任一項所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法。
10.一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有至少一條程序代碼，其特征在于，所述程序代碼被處理器執行時，實現如權利要求1-6任一項所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟1）中，使用z分數檢測模型進行異常數據檢測和清洗，并采用最大最小值歸一化處理：
3.根據權利要求2所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：tf-idf模型對關鍵詞加權時，tf-idf模型的公式為：
4.根據權利要求3所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：步驟3)包括以下內容：
5.根據權利要求4所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟4）中，邊的權重基于實體的相似性進行定義：
6.根據權利要求5所述的一種面向多源異構數據關聯的電力營銷知識圖譜構建方法，其特征在于：在步驟5）中，構建的知識圖譜表示...
【專利技術屬性】
技術研發人員：金王英，沈然，裘煒浩，楊柳欣，李希鵬，吳成聰，蘇文軍，馮雨新，李永杰，閻禎祺，
申請(專利權)人：國網浙江省電力有限公司營銷服務中心，
類型：發明
國別省市：
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