文档摘要：针对风电机组数字化智慧运维中面临的风电场多台机组运行数据过载、故障信息冗余、运维知识查询效率低下和全生命周期运维知识推理不足等问题,提出面向风电机组运维数据的知识图谱构建方法.首先,利用风电机组设备维修工单等文本数据进行故障部件、故障原因等重要信息的提取,给出风电机组运维数据的知识图谱构建全流程;其次,在构建过程中分别针对故障实体、属性抽取、关系抽取进行建模分析.结果表明:风电运维知识图谱有助于机组运维人员准确地掌握故障根因,高效获取运维措施,保障信息化、智能化条件下风电机组维修能力;与关系型数据库相比,该设计方法在查询精度和时间方面具有更好的运用效果.
Abstract：Inresponsetothechallengesfacedinthedigitalandintelligentoperationandmaintenance(O&M)ofwindturbines,suchasdataoverloadofmultipleunits,informationredundancy,lowefficiencyinmaintenanceknowledgeretrievalandinsufficientreasoningoflife-cyclemaintenanceknowledge,aknowledgegraphconstructionmethodforwindturbineoperationandmaintenancedatawasproposed.Firstly,importantinformationsuchasfaultycomponentsandcausescouldbeextractedusingtextdatasuchaswindturbineequipmentmaintenanceworkorders,soastoprovidetheknowledgegraphconstruc-tionprocessforwindturbineoperationandmaintenancedata.Subsequently,duringtheconstructionprocess,modelinganalysiswasconductedspecificallyforfaultentities,attributeextractionandrelation-shipextraction.ResultsshowthatthewindturbineO&MknowledgegraphhelpsO&Mpersonneltoac-curatelygrasptherootcausesoffailures,efficientlyimplementmaintenancemeasures,andensurethere-paircapabilitiesofwindturbinesundertheconditionsofinformatizationandintelligence.Moreover,com-paredtorelationaldatabases,theproposeddesignmethodoffersbetterperformanceintermsofquerypre-cisionandtime.
作者：李晓璐 王岢 赵冰 廖文宇 Author：LIXiaolu WANGKe ZHAOBing LIAOWenyu
作者单位：国电联合动力技术有限公司北京技术开发分公司,北京100039国网北京昌平供电公司,北京102200华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2024, 44(6)
分类号：TK81
关键词：风电机组运维数据 知识图谱 深度学习 数据管理
Keywords：windturbineO&Mdata knowledgegraph deeplearning datamanagement
机标分类号：TP391TM614TP18
在线出版日期：2024年7月1日
基金项目：国家重点研发计划面向风电机组运维数据的知识图谱构建方法[
期刊论文] 动力工程学报--2024, 44(6)李晓璐 王岢 赵冰 廖文宇针对风电机组数字化智慧运维中面临的风电场多台机组运行数据过载、故障信息冗余、运维知识查询效率低下和全生命周期运维知识推理不足等问题,提出面向风电机组运维数据的知识图谱构建方法.首先,利用风电机组设备维修工单...参考文献和引证文献
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关键词：风电机组运维数据,知识图谱,深度学习,数据管理,
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