知识图谱驱动的变压器智能故障诊断系统设计.pdf

知识图谱驱动的变压器智能故障诊断系统设计范琪,章健军,王庚平,任伟,(国网湖南超高压变电公司,湖南 长沙 ;变电智能运检国网湖南省电力有限公司实验室,湖南 长沙 )摘要:针对传统故障诊断系统在电网复杂关系场景下智能诊断和决策存在的不足,基于知识图谱的知识表示和推理能力,设计了面向变压器智能故障诊断的系统,从理论和实现角度完整地阐述了变压器智能故障诊断系统的框架组成和层次架构,具体介绍了知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的实现方法,为实际的变压器故障诊断工作提供支撑.关键词:变压器;故障诊断;知识图谱;智能系统中图分类号:TM D O I:/j c n k i d g j s D e s i g no fT r a n s f o r m e r I n t e l l i g e n tF a u l tD i a g n o s i sS y s t e mD r i v e nb yK n o w l e d g eG r a p hF ANQ i,Z HAN GJ i a n j u n,WAN GG e n g p i n g,R E N W e i,(S t a t eG r i dH u n a nE x t r aH i g hV o l t a g eS u b s t a t i o nC o m p a n y,C h a n g s h a ,C h i n a;S u b s t a t i o nI n t e l l i g e n tO p e r a t i o na n dI n s p e c t i o nL a b o r a t o r yo fS t a t eG r i dH u n a nE l e c t r i cP o w e rC o,L t d,C h a n g s h a ,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n ga t t h es h o r t c o m i n g so ft r a d i t i o n a l f a u l td i a g n o s i ss y s t e m su n d e rs u b s t a t i o nc o m p l e xr e l a t i o n s h i p sa n ds c e n a r i o s,a n i n t e l l i g e n t f a u l t d i a g n o s i s s y s t e mo f t r a n s f o r m e r sb a s e do nk n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o na n dr e a s o n i n ga b i l i t yo fk n o w l e d g eg r a p h i sd e s i g n e d F r o mt h ep e r s p e c t i v eo f t h e o r ya n d i m p l e m e n t a t i o n,t h e f r a m e w o r kc o m p o s i t i o na n dh i e r a r c h i c a l a r c h i t e c t u r eo ft h et r a n s f o r m e ri n t e l l i g e n tf a u l td i a g n o s i ss y s t e ma r ec o m p l e t e l ye x p o u n d e d T h ei m p l e m e n t a t i o nm e t h o do f t r a n s f o r m e r f a u l t d i a g n o s i s s y s t e md r i v e nb yk n o w l e d g eg r a p h i s i n t r o d u c e d,w h i c hp r o v i d e s s u p p o r t f o r t h e a c t u a l t r a n s f o r m e r f a u l td i a g n o s i s K e yw o r d s:t r a n s f o r m e r;f a u l td i a g n o s i s;k n o w l e d g eg r a p h;i n t e l l i g e n t s y s t e m基金项目:国网湖南电力科技项目“智慧变电站标准化设计与数据综合分析应用技术研究”(编号 A A F)收稿日期:作者简介:范琪(),高级工程师,研究方向为电力系统自动化技术;章健军(),硕士,高级工程师,研究方向为电力系统自动化技术;王庚平(),研究方向为电力系统自动化技术;任伟(),研究方向为电力系统自动化技术.引言电力变压器是电力系统中的核心设备,也是电力系统中最容易发生故障的设备之一 .随着国内电气化、智能化设备的快速发展,对电力变压器的稳定运行不断提出新的要求,迫切需要快速和有效的故障诊断系统来解决变压器在运行过程中出现的异常,从而保证电力系统的稳定运行.变压器设备运行过程中产生海量的告警信息,检修人员无法快递准确地定位到产生告警的故障原因,导致故障处理的效率低下,不能满足日益增长的电网智能化管理需求 .以往的变压器故障诊断系统主要基于专家系统、规则推理、案例推理、模糊推理、神 经 网 络 等.随着人工智能得到快速发展,知识图谱成为推动认知智能发展的核心驱动技术之一,在电力系统中得到广泛的应用 .高思远等人针对油浸式变压器系统研究了电力变压器知识图谱自动构建技术,为建立变压器的智能运维提供基础.巩宇等人将知识图谱用于构建电力设备故障知识库.刘鹏等人利用历史消缺记录构建缺陷知识图谱辅助智能决策和处置.知识图谱高效的知识表示和推理是解决故障知识校验、预测和诊断的有效手段 .当前基于知识图谱的故障诊断研究工作重点在方法层面展开,对实际的系统设计和应用讨论不多.为解决传统故障诊断系统在电网复杂关系场景下智能诊断和决策存在的不足,本文基于知识图谱的知识表示和推理,设计和开发面向变压器智能故障诊断的系统,完整地探讨基于知识图谱的变压器故障诊断系统实现方法,为实际的变压器故障诊断工作提供支撑.知识图谱故障诊断系统框架随着深度学习和人工智能技术的大量研究和应用,本文将变压器故障诊断和知识图谱技术结合,提出一种知识图谱驱动的变压器故障诊断系统,该系统整体框架如图所示.系统主要由数据获取、数据分析和数据服务三个模块构成,模块通过人机交互接口与用户和专家交互.数据获取模块完成系统原始数据的输入,分别对专家知识、故障数据和状态数据进行管理;数据分析模块完成系统原始电工技术人工智能与传感技术 数据的分析处理和建模,重点构建故障诊断知识图谱和故障诊断模型;数据服务模块基于故障诊断知识图谱和故障诊断模型完成故障的智能查询和智能诊断.图知识图谱故障诊断系统框架 数据获取模块故障诊断知识获取一般分为结构化、半结构化和非结构化三类数据,数据获取模块的功能是对不同来源的数据进行统一的标准化处理,将不同来源和结构的数据转换为符合系统需要的结构化数据形式进行存储和调用.对于行业知识图谱,由专业人士提供的结构化专业知识保证了知识的准确性.以变压器轻瓦斯故障诊断为例,专家首先总结轻瓦斯故障诊断基本流程图和轻瓦斯动作发信的问题判断逻辑,整理得到 种故障原因和缺陷描述,然后对信息进行转化,得到结构化的知识,最后利用数据库进行存储.故障数据是变压器设备日常运行过程中生成的设备数据、告警数据、评价数据、缺陷数据、修试数据等,系统利用数据清洗和融合的数据处理手段将大量异构的变压器设备历史数据转化为结构化数据进行存储,为数据分析提供支撑.状态数据是变压器实时运行过程中采集的时序数据,如设备负荷数据、铁芯接地电流数据、油色谱数据等,系统通过实现数据访问接口将实时数据转化为标准化的数据格式.数据分析模块设备故障诊断是将设备监测系统采集到的设备运行数据进行处理和分析,进而判断设备的当前运行状态.数据分析模块是知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的核心模块,对专家知识、故障数据和状态数据开展知识抽取工作,构建面向变压器故障诊断的知识图谱和诊断模型.知识图谱的构建是从故障数据中抽取出业务关键词,以专家的结构化业务知识为基础,对故障诊断知识的实体和关系对象进行定义,提取实体和关系,构造完整的知识图谱三元组.知识图谱三元组基于N e o j图形数据库存储,实体以关系为纽带两两连接,以一种非常直观的图结构方式对故障诊断知识进行表示.诊断模型是构建数据模板以实体匹配的方式,将实时状态数据转换映射到图谱实体的过程.实时状态数据具体有巡视图片,声纹数据,超声数据,油色谱数据,主变渗油图片,乙烯、总烃、氢气、乙炔或氢气的绝对产生速率,铁芯电流,红外测温数据等.实时状态数据可以表示为“(对象,数值)”的数据结构,而实体数据是知识图谱构建的元素,可以解析为“(对象,关系,数值)”的固定结构.实体匹配即实时数据与实体数据的一个映射和定位,首先将实时数据转换成实时数据对象,将实体数据转化成实体对象;然后从实时数据对象中得到对象,从实体对象列表中查询得到一组候选的实体;最后通过解析实体对象结构的关系,来判断实时数据的数值和实体对象的数值,完成数据的匹配过程.数据服务模块数据服务模块面向终端用户群的知识图谱服务接口二次开发,实现知识图谱驱动的故障诊断智能查询和智能诊断功能.为实现用户的普适性,解决基于N e o j的C y p h e r语句对普通用户不够友好的问题,本文对C y p h e r语句进行包装,通过P y t h o n实现对C y p h e r语句的模式化查询,用户根据需要在实体查询、模式查询和实体关系查询等交互界面输入具体的实体信息即可完成相应的智能查询功能.数据服务模块的智能查询实现实体模糊查询和实体关系查询.实体模糊查询通过输入部分关键字,数据服务模块会返回所有包含特定关键字的实体,可以根据名称进一步去查询相关的关系和实体,也选择实体所在的类别,避免大量数据的干扰,实现查找.实体关系查询是精确地查找想要的数据,通过下拉的关系进行选择,然后输入想要查询的实体,精确查找数据.数据服务模块的智能诊断实现实时故障诊断,当系统在接收到在线监测系统的告警后,根据不同的告警数据映射到不同的图数据库实体,再接收在线监测的数据将其匹配到已有的数据实体,从而进行相关的查询.故障诊断知识图谱构建故障诊断知识图谱是基于知识图谱的变压器智能故障诊断系统的知识核心,支撑故障诊断系统实现知识的查询和推理服务.故障诊断知识图谱对知识的准确度有较高的要求,同时对数据有严格和丰富的格式要求.为构建完整、精炼和高质量的变压器故障诊断知识图谱,需要结合故障诊断专家知识和大量的故障诊断数据来抽象变压器故障诊断知识体系,重点是实体和关系的定义,进而完成知识图谱构建.实体和关系定义工作是明确实体类型和关系类型,并从专家知识和故障诊断数据中生成具体的实体和关系.本文采用自顶向下与自底向上相结合的方法,分别从领域知识全局出发,从高层抽象概念逐层分类、细化,定义不同层级的概念/实体类型及属性和关系,同时从已有的大量数据出发,分析特性,从高细粒度的概念/实体出发,聚类、抽象高层概念,实现故障诊断知识建模.以变压器轻瓦斯故障诊断为例,通过分析半结构化专家经验知识和故障诊断流程图,针对变压器的故障诊断应用设计不同的实体类别.将变压器轻瓦斯故障诊断知识的人工智能与传感技术电工技术实体分为设备名称、设备信息、设备相关故障、设备缺陷相关数据信息、设备检修历史数据.完成实体类别定义后,对实体间的关系进行定义,将变压器轻瓦斯故障诊断知识的关系分为油气判断、油色谱判断、相关缺陷、缺陷原因、缺陷描述等关系,具体的E R模型如图所示.图E R模型图变压器故障诊断实体通过关系连接构成故障诊断知识三元组,如试验项目、相关缺陷、气体成分异常等.构成的变压器故障诊断知识三元组由专用图数据库存储,可视化后连接构成一个由中心向外散发的图结构,形成变压器故障诊断知识图谱,用于实现系统的故障诊断.故障诊断系统实现基于知识图谱的变压器故障诊断系统采用分层设计的思路实现系统功能,整体系统架构如图所示.系统采用C/S架构,分别从服务器端和客户端两方面实施程序设计.服务器端以P y t h o n语言编程实现,客户端以V u e编程实现.系统设计分别由数据层、业务层、逻辑层和用户层四层架构组成.数据层数据层封装服务器端程序的数据操作代码,利用P y t h o n语言封装数据接口用于系统业务.变压器故障诊断知识图谱的构建基于N e o j图数据库,本文基于P y C h a r m平台利用P y t h o n语言的P y n e o库连接N e o j图数据库从C S V文件中实现批量导入,构建实体及其关系.对比利用C y p h e r语句批量导入N e o j,基于P y n e o的规则来进行知识图谱的构建更加快速、方便和直观.数据层利用P y t h o n语言实现数据库操作、数据库连接等方法的封装,同时设计数据修改、数据添加等数据接口类,以接口调用的方式执行C y p h e r命令.业务层业务层封装服务器端各功能模块的代码,通过P y t h o n图知识图谱故障诊断系统架构语言对C y p h e r语句进行包装,面向用户端进行知识图谱服务接口的二次开发,解析并处理用户层的H t t p数据,创建对象并调用执行知识图谱驱动的业务功能,产生可执行的C y p h e r命令并将该命令传至数据层,执行故障信息的查询.系统主体通过P y t h o n语言实现服务器端业务层功能代码,主要有实体查询函数、实体模糊查询、实体特定关系查询、最短路径查询、数据处理等.业务层A p i的编写基于F l a s k框架,利用F l a s k轻量级W e b框架简单易用、功能强大的特点,调用查询函数获取前端请求实现前后端的交互,以G e t和P o s t两种不同请求方式获取参数,提高系统的效率和稳定性.业务层数据服务接口构建好之后线上部署,支持前端数据的获取和页面的呈现.逻辑层逻辑层负责用户层和业务层的动态交互过程实现.逻辑层得到W e b页面传递关键参数后,以数据模板匹配的方式识别数据请求类型,调用对应的模块对参数进行解析和转换,构造标准的模板后经F l a s k接口传递至业务层,实现在N e o j中的数据查询.逻辑层重点实现故障智能查询和故障智能诊断的解析.故障智能查询通过模糊检索理解关键参数的意图,将不同的参数传递到业务层不同的功能函数中.故障智能诊断通过实体匹配的方式实现.系统逻辑层模块接收设备告警信息后,根据不同告警类型映射不同的图数据库实体,再接收在线监测数据将其映射到已有的数据实体,从而进行相关的查询.如油色谱中不同气体的数据 智 能 诊 断,氢 气 实 时 数 据 可 以 表 示 为 状 态 值(“氢气”,),实体数据是(“氢气”,),通过构造实体匹配模板对实体数据中的符号进行解析,将(“氢气”,)映射到(“氢气”,),从而将氢气的状态值转化为实体传入业务层,实现在N e o j中的自动查询,电工技术人工智能与传感技术 从数据层得到故障诊断整个链条的数据,经前端界面渲染得到故障路径,显示该设备是否正常.用户层用户层负责封装故障诊断系统的前端人机交互接口.由J a v a构建前端交互页面,通过W e b实现前端与后端的用户交互,由W e b页面获取故障诊断系统所涉及的各项操作,将其传输至相应的逻辑层实施数据处理.系统交互界面利用HTML/C S S设计,运用R e a c t构建前端的U I界面展示,构建高效、灵活、可复用的代码模块,实现更高效、更美观的渲染效果,提升了用户体验.系统监听到用户的操作 指 令 后,实 现W e b页 面 传 递 关 键 参 数,经 过F l a s k接口的转换将数据以H t t p协议传递至业务层,实现在N e o j中的数据查询,并将返回的数据传到前端.通过R e a c t对返回的J S ON数据构建可视化的图结构U I界面,直观地呈现数据结果.以变压器轻瓦斯动作为例,故障诊断知识图谱智能查询如图所示,故障诊断知识图谱智能诊断如图所示.图故障诊断知识图谱智能查询图故障诊断知识图谱智能诊断结语本文面向变压器故障诊断领域,提出一种知识图谱驱动的变压器智能诊断系统.该系统利用知识图谱对故障诊断知识的表示和推理能力,构建数据采集、数据分析和数据服务的理论方法框架.本文从理论和实现角度完整地阐述了变压器智能故障诊断系统的框架组成和层次架构,具体介绍了知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的实现方法,为变压器故障诊断系统的研发提供了一种新的思路.参考文献 盛戈皞,钱勇,罗林根,等面向新型电力系统的电力设备运行维护关 键 技术 及其 应用 展 望J高 电压 技术,():范贤浩,刘捷丰,张镱议,等融合频域介电谱及支持向量机的变压器油浸纸绝缘老化状态评估J电工技术报,():李海燕,何梦,黄林,等超高压变压器油中酸类物质的生成规律和变 压 器热 老化 状况 分 析J高 电压 技术,():查申龙变压器故障气体宽带光声光谱技术研究D合肥:中国科学技术大学,李亮,范瑾,闫林,等基于混合采样和支持向量机的变压器故障诊断J中国电力,():石鑫,朱永利,宁晓光,等基于深度自编码网络的电力变压器故障诊断J电力自动化设备,():郭创新,朱传柏,曹一家,等电力系统故障诊断的研究现状与发展趋势J电力系统自动化,():付豪,俞一峰,纪陵,等基于可配置规则的变电站监控故障分析系统J浙江电力,():刘晶基于案例推理的电力变压器故障诊断系统研究D南昌:华东交通大学,赵梓辰一种基于离散小波变换和模糊推理的配电网故障识别方法研究J电子测试,():彭欣变电站集控智能告警系统研究D贵阳:贵州大学,F r a n c o S a l v a d o rM,G u p t aP,R o s s oP,e ta l C r o s s l a n g u a g ep l a g i a r i s m d e t e c t i o no v e rc o n t i n u o u s s p a c e a n dk n o w l e d g eg r a p h b a s e dr e p r e s e n t a t i o n so fl a n g u a g eJ K n o w l e d g e B a s e dS y s t e m s,:G u o Q,Z h u a n gF,Q i nC,e ta l A s u r v e yo nk n o w l e d g eg r a p h b a s e dr e c o mm e n d e rs y s t e m sJ S c i e n t i aS i n i c aI n f o r m a t i o n i s,():高思远电力变压器知识图谱自动构建技术研究D长沙:湖南大学,巩宇,李碧薇,李德华,等基于知识图谱的电力设备故障知识库构建方法J电子产品可靠性与环境试验,():刘鹏,季知祥基于知识图谱的二次设备缺陷智能诊断与识别应用研究及实现J电力信息与通信技术,():俞阳基于知识图谱的电力知识平台关键技术研究D南京:东南大学,K a iC h e n g,G a n gC h e n,R u iZ h a n g,e t a l Am e t h o df o ru n i f y i n gt h er e p r e s e n t a t i o n so fd o m a i nk n o w l e d g ea n dp l a n n i n ga l g o r i t h m i n h i e r a r c h i c a lt a s k n e t w o r kJ I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fP a t t e r n R e c o g n i t i o na n d A r t i f i c i a lI n t e l l i g e n c e,():宋浩楠,赵刚,王兴芬融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法J计算机工程与应用,():边莉边,晨源电网故障诊断的智能方法综述J电力系统保护与控制,():人工智能与传感技术电工技术