【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網管理和智能化數據處理，尤其是一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法。
技術介紹
1、隨著電網管理日益復雜化，傳統的數據管理系統在處理和整合海量的非結構化和結構化數據方面面臨著重大挑戰。基層供電所在日常運維中產生的大量業務數據和經驗知識，如運維記錄、故障報告及設備手冊等，大多以非結構化文本的形式存在。該些信息包含了豐富的知識和經驗，但由于其非結構化的特性，難以被現有的數據管理系統有效捕捉和利用，導致知識的大量流失和查詢效率低下。
2、此外，現有的電網數據管理系統多依賴于靜態的數據庫技術，缺乏靈活的知識表示和智能化的數據處理能力。該些系統很難支持復雜的知識關聯分析和深層次的決策支持，不能滿足現代電網智能化和自動化的需求。比如，在處理突發故障時，系統往往不能提供全面和準確的故障原因分析及相應的維修建議，影響了電網的運維效率和安全性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，通過構建和管理電網相關的知識圖譜，實現電網運維過程中的智能查詢和決策支持，提升了電網的運行效率和服務質量。
2、為達到上述目的，本專利技術提供了一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，包括：
3、s1，對電網運維數據的收集與預處理；
4、s2，通過大語言模型對預處理后的電網運維數據進行處理；
5、s3，將大語言模型處理后的數據構建成圖數據庫，經驗證和優化后形成初步的知識圖譜；
6、s4，對初步形成
7、可選的，所述步驟s1包含：
8、s1.1，從電網運維中收集各類運維數據，所述各類運維數據包括：結構化數據和非結構化數據；
9、s1.2，對所述結構化數據和非結構化數據進行數據預處理；
10、其中，所述步驟s1.2包含：
11、所述結構化數據提取關鍵字段，并規范化處理；對所述非結構化數據進行清洗和自然語言處理，以去除無關字符、并對清洗后的非結構化數據進行分詞和標注。
12、可選的，所述步驟s2包含：
13、通過訓練好的大語言模型，對所述非結構化數據進行實體識別，以識別出非結構化數據中的關鍵實體，并對所述關鍵實體進行標注和分類；
14、對結構化的實體數據進行關系抽取，以提取所述實體數據之間的邏輯關系，并形成所述實體數據間的關系數據。
15、可選的，所述步驟s2還包含：
16、對所述結構化的實體數據和實體數據間的關系數據進行情感分析，并根據情感分析的結果對所述結構化的實體數據和其關系數據進行分類和標記。
17、可選的，所述步驟s3包含：
18、s3.1，將不同類型的所述實體數據和所述關系數據設計成圖結構；
19、s3.2，將設計好的圖結構導入圖數據庫，并對該圖數據庫進行驗證和優化。
20、可選的，所述步驟s3.1包含：
21、根據不同類型的所述實體數據和關系數據，定義不同類型的節點和邊；其中，每種類型的節點和邊都有其特定的屬性；
22、根據不同類型的節點和邊的屬性，設計成對應的圖結構。
23、可選的，所述節點包含：設備、故障、操作、員工、文檔；所述邊包含：屬于、導致、使用、影響、創建、執行。
24、可選的，所述步驟s3.2包含：
25、將設計好的圖結構導入圖數據庫中，建立起實體之間的關聯關系；
26、對導入進圖數據庫中的圖結構進行驗證和優化，以形成初步的知識圖譜。
27、可選的，所述步驟s4中對初步形成的知識圖譜進行動態更新包含：
28、對新加入的實體數據和關系數據進行自動識別，并新增到所述知識圖譜中；
29、對所述知識圖譜中的過時信息自動修正或刪除，以確保知識圖譜的實時性。
30、可選的，所述步驟s4中對動態更新后的知識圖譜進行應用包括：智能查詢和決策支持；
31、所述智能查詢和決策支持為：
32、對動態更新后的知識圖譜進行智能查詢接口的決策支持系統的開發；
33、利用知識圖譜中的圖數據庫，對實體數據和關系數據進行查詢，以快速查詢并得到查詢結果；
34、將查詢結果輸出為可視化的分析報告，以輔助電網運維人員進行決策。
35、綜上所述，與現有技術相比，本專利技術具有以下有益效果：
36、1、本專利技術提供的一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，采用大語言模型(llm)技術，能夠自動從非結構化文本中提取關鍵信息，如故障原因、設備參數和維修策略等，并通過自然語言的深度理解，提高信息提取的準確性和完整性；
37、2、本專利技術提供的一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，通過圖數據庫的強大關系表示和查詢能力，將提取的信息結構化地整合到知識圖譜中，實現復雜的知識關聯和動態更新；
38、3、本專利技術提供的一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，支持基于知識圖譜的智能查詢和決策支持，顯著提升故障處理的速度和準確性，從而增強電網的運行效率和服務質量。
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1.一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，其特征在于，包含：
2.如權利要求1所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S1包含：S1.1，從電網運維中收集各類運維數據，所述各類運維數據包括：結構化數據和非結構化數據；
3.如權利要求2所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S2包含：
4.如權利要求3所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S2還包含：
5.如權利要求3或4所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S3包含：
6.如權利要求5所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S3.1包含：
7.如權利要求6所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述節點包含：設備、故障、操作、員工、文檔；所述邊包含：屬于、導致、使用、影響、創建、執行。
8.如權利要求6所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S3.2包含：
9.如權利要求8所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟S4中對初步形成的知識圖譜進行動態更新包含：
10.如權利要求9所述的知識圖譜生成方
...【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型的知識圖譜生成方法，其特征在于，包含：
2.如權利要求1所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟s1包含：s1.1，從電網運維中收集各類運維數據，所述各類運維數據包括：結構化數據和非結構化數據；
3.如權利要求2所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟s2包含：
4.如權利要求3所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟s2還包含：
5.如權利要求3或4所述的知識圖譜生成方法，其特征在于，所述步驟s3包含：
6.如權利要求5所述的知識圖譜生成方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張秋石，袁偉東，劉濤，祝慶華，呂寧，歐吉利，孫健，黃文旭，常夢新，白浩楠，
申請(專利權)人：國網上海市電力公司，
類型：發明
國別省市：
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