【摘 要】
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随着电力设施规模的日渐增长，对于电力设备的运行监测成为电力系统管理的一个重要内容。电力设备的缺陷预测是电力系统运行监测的关键步骤。为了解决对大规模电力系统中的电力设备进行缺陷预测的问题，结合人工智能技术，本文提出了一种基于时序知识图谱的电力设备缺陷预测模型。通过注意力机制对多模态信息进行融合，然后利用关系感知的图神经网络和循环神经网络得到实体和关系的时序表示，最后基于时序表示对电力设备进行缺陷预测
【基金项目】
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国家电网有限公司大数据中心科技项目（基金号：基于图神经网络和图深度学习的电力知识抽取技术研究，项目编号：52999021N005）；
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随着电力设施规模的日渐增长，对于电力设备的运行监测成为电力系统管理的一个重要内容。电力设备的缺陷预测是电力系统运行监测的关键步骤。为了解决对大规模电力系统中的电力设备进行缺陷预测的问题，结合人工智能技术，本文提出了一种基于时序知识图谱的电力设备缺陷预测模型。通过注意力机制对多模态信息进行融合，然后利用关系感知的图神经网络和循环神经网络得到实体和关系的时序表示，最后基于时序表示对电力设备进行缺陷预测。本文提出的方法能够充分利用多模态信息，提升电力设备缺陷预测的准确率。实验表明，本文提出的模型性能优于基线模型。
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