基于知识图谱与Bayesian网络融合的电网二次设备缺陷识别方法

本发明涉及电力系统故障保护技术领域，具体涉及一种基于知识图谱与Bayesian网络融合的电网二次设备缺陷识别方法，该方法通过对多源异构数据进行语义抽取构建缺陷知识图谱，突破数据孤岛的限制，实现设备缺陷特征的全维度关联分析；然后将电网二次设备缺陷知识图谱映射至贝叶斯网络框架，基于历史数据先验知识量化缺陷发生的先验概率及条件概率；最后，借助知识图谱的缺陷子图搜索提供精确的故障模式定位，利用贝叶斯网络的概率推理则完成缺陷传播路径预测，二者结合，使得本发明方法能够综合利用电网二次设备的多源异构数据，准确刻画缺陷现象与多层原因之间的复杂关系及概率影响，显著提高缺陷识别准确率与响应时效性，为电网的安全稳定运行提供支持。