Dynamic Fault Analysis in Substations Based on Knowledge Graphs

要約

非構造化テキストから変電所の隠れた危険を特定するという課題に対処するために、新しい動的分析方法が提案されています。
まず非構造化テキストから関連情報を抽出し、次に Elastic-Search 上に構築された柔軟な分散検索エンジンを活用してデータを処理します。
これに続いて、隠れマルコフ モデルを使用してエンジン内のデータがトレーニングされます。
ビタビ アルゴリズムは、隠れた状態シーケンスを解読するために統合されており、隠れた危険に関連するエンティティのセグメント化とラベル付けを容易にします。
最後のステップでは、Neo4j グラフ データベースを使用して、変電所内の隠れた危険を視覚化するナレッジ グラフを動的に作成します。
提案された方法の有効性は、テキスト記録に隠れた危険性が明らかになった特定の変電所のケース分析を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

To address the challenge of identifying hidden danger in substations from unstructured text, a novel dynamic analysis method is proposed. We first extract relevant information from the unstructured text, and then leverages a flexible distributed search engine built on Elastic-Search to handle the data. Following this, the hidden Markov model is employed to train the data within the engine. The Viterbi algorithm is integrated to decipher the hidden state sequences, facilitating the segmentation and labeling of entities related to hidden dangers. The final step involves using the Neo4j graph database to dynamically create a knowledge graph that visualizes hidden dangers in the substation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a case analysis from a specific substation with hidden dangers revealed in the text records.

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