国家电网公司科学技术项目
可行性研究报告（简版）
一、目的和意义
随着国家电网的不断发展，电网规模也在日益扩大，运行方式灵活多变，电网务越来越复杂，在电力各运行环节中，产生数据每年成指数形式在增长，为此好多电力公司成立了数据中台，将各环节产生的数据汇总到一起，集中管理，开展了大数据应用业务，利用预先定义好的模型从海量数据中发掘一些有用的价值，对于非结构化数据来说，这样的处理方式有些不妥，什么结构化和非结构化数据呢？就是每次得到的数据值都是在预先定义好的范围内，比如电压电流，各类数据值这都是结构化数据，非结构化数据就是那些没有固定格式的，比如某某审批文件，某某解决方案，某某维修方案等，这些都属于非结构化数据。 我们怎么才能发掘出这些数据的价值呢？
二、 项目研究内容和实施方案
- 项目研究内容的详细说明
知识图谱的管理方法已经应用在众多领域，取得的效果非常好，垂直领域知识图谱面向某一特定领域，包含领域专业知识，更强调知识的深度。在医疗领域有IBM 的 Watson Health、阿里健康的“医知鹿”医学智库、搜狗的 AI 医学知识图谱、上海曙光医院的中医药知识图谱、百度的“百度医疗大脑”等；在电商领域，阿里建立了电商知识图谱基础平台“阡陌数据管理平台”、京东构建了“京东大脑”、美团构建了餐饮娱乐知识图谱“美团大脑”等。此外，还有地理领域的 Geo Names、影视领域的 IMDB、音乐领域的 MusicBrainz。这些领域知识图谱为上层业务提供了良好的支撑，推动了行业应用的智能化。然而，在电力调控领域尚没有知识图谱构建的研究与成果。
通过知识图谱表述真实世界中存在的各种实体或概念以及它们之间的关联关系。知识图谱的出现为大数据的搜索提供了新思路。基于知识图谱的搜索系统增强了数据的语义信息，提高了搜索准度。知识图谱成为语义搜索、智能问答、决策支持等智能服务的基础技术之一。相比于传统的网页搜索，知识图谱是从网络中提取知识，并转化成图形结构。图中的节点表示实体; 图中边表示两个实体间的关系。采用图形结构的知识图谱支持语义搜索，即通过关系搜索实体，在 电 网 中 可 以 发 挥 重 要作用。从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
当我们执行搜索的时候，就可以通过关键词提取，以及知识库上的匹配可以直接获得最终的答案。这种搜索方式跟传统的搜索引擎是不一样的，一个传统的搜索引擎它返回的是网页、而不是最终的答案，所以就多了一层用户自己筛选并过滤信息的过程。
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