免费网站源码下载,中堂镇仿做网站,做一个论坛网站需要多少钱,广东建设行业信息网OpenKG地址#xff1a;http://openkg.cn/dataset/less开放许可协议#xff1a;CC BY-SA 4.0 #xff08;署名相似共享#xff09;贡献者#xff1a;浙江大学#xff08;赵阳#xff0c;李婷婷#xff0c;章超波#xff09;1、背景区域供冷供热系统及空调系统领域涉及知…OpenKG地址http://openkg.cn/dataset/less开放许可协议CC BY-SA 4.0 署名相似共享贡献者浙江大学赵阳李婷婷章超波1、背景区域供冷供热系统及空调系统领域涉及知识面较广包括基础理论知识例如热力学和流体力学等、经验知识例如故障异常的先验概率、领域知识例如设备和系统的热力过程、诊断知识征兆和异常故障间的机理和统计学知识等。为实现知识的通用性描述问题有如下问题需要解决如何合理精简供热供冷领域知识范畴恰到好处满足数据分析诊断所需如何用一种通用的方法将精简的知识融合到一个统一知识框架内并能够让人和计算机都能够理解和推理如何保证知识框架有足够的灵活性能够实现知识的有机融合支持进一步数据分析诊断。知识图谱是一种计算机能够“理解”的知识描述方法它建立了从人类知识通向计算机“认知”的桥梁。它以符号形式对特定领域共有的概念和概念关系进行抽象并形成具有概念化、形式化、明确性和共享性特征的规范说明从而提供对该领域知识的共同理解。知识图谱技术已经在在金融、客户服务和医疗等多个领域得到了成功应用例如基于知识图谱的IBM的沃森系统2011年在智力问答竞赛节目赢了人类冠军。近些年来学术和产业界普遍认识到知识图谱对于开发人工智能解决方案的重要作用。例如国务院《新一代人工智能发展规划》中明确提到 “重点突破知识加工…实现对知识持续增量的自动获取具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力形成涵盖数十亿实体规模的多源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱”。知识图谱技术能够解决当前区域供热供冷领域亟需解决的知识描述方法和构建数据理解及推理框架两个核心基础理论问题基于知识图谱技术一方面可以实现最大程度的知识复用一方面可以实现复杂智能的知识计算为大数据分析诊断和运行规律识别提供知识推理支持。2、区域供冷供热系统及空调系统知识图谱构建过程利用知识图谱可以实现区域供冷供热系统及空调系统的数据分析和异常检测。知识图谱的构建过程主要包括构建领域本体的定义、定义异常检测规则、建立基于知识图谱的数据分析与异常检测方法。1构建领域本体的定义本体的构建主要包括类和属性的构建。类是本体构建中最基础的元素一般通过搭建类层次结构来实现类本体的构建。类层次结构的建立采用自顶向下的方法即先定义领域内通用的类再通过对已有类的详细划分形成子类子类下面继续衍生子类从而形成一个树形结构的类层次结构。以区域供冷供热系统及空调系统为例该领域的基本概念可抽象为Equipment设备、Sensor传感器、Location位置、Datapoint数据点位和Anomaly异常五个顶级类每个顶级类下面又根据其特性依次细化不同的子类每一级子类又可以继续向下划分例如热力设备包括冷机、锅炉、冷却塔、换热器等动力设备包括风机、水泵等附属设备包括执行器、风管、水管等组合式设备包括空气处理机组、变风量末端等。构建的具体类层次结构如图1所示。图1 区域供冷供热系统及空调系统类层次结构图本体中的属性描述了客观世界中个体与个体之间的关联关系其包括对象属性和数据属性。对象属性用来描述物理个体之间的关联关系数据属性用来描述物理个体的状态特征。除此之外对象属性具有传递性、对称性和非对称性等特性使得对本体的表达更强大。区域供冷供热系统及空调系统领域具体的属性本体构建如下表1所示。表1 区域供冷供热系统及空调系统领域本体中的属性定义名称类型定义域值域注释hasPart对象属性传递性、非对称性EquipmentEquipment描述设备的元件组成feeds对象属性传递性、非对称性EquipmentEquipmenLocation描述介质如空气、水或能量的流向hasSensor对象属性EquipmentLocationSensor描述设备或位置上布置的传感器hasDatapoint对象属性Equipment; Location; SensorDatapoint描述设备、位置和传感器上传到数据采集模块的数据点位isLocatedIn对象属性EquipmentLocationLocation描述设备的地理/物理位置以及物理位置的地理位置isInSeriesWith对象属性传递性、对称性EquipmentEquipment描述设备的串联关系isInParallelWith对象属性传递性、对称性EquipmentEquipment描述设备的并联关系hasStatus 数据属性EquipmentBoolean读取设备的运行状态hasValue数据属性DatapointFloat读取数据点位的数值利用构建的类本体和属性本体将区域供冷供热系统及空调系统领域知识以图的形式表现出来如图2所示其中类表示为节点对象属性表示为有向边并从定义域所包含的类指向值域所包含的类。图 2 区域供冷供热系统及空调系统领域顶级类和属性2定义异常检测规则语义规则利用已构建本体将推理逻辑编译成表示“前提”和“结论”推导关系的程序代码从而实现自动推理。“前提”和“结论”都是由元素组成。语义规则实现自动推理的原理如下如果前提中的元素都为真则结论中的元素也都为真否则结论中的元素不成立。其中元素主要包括有三种类元素、属性元素和逻辑运算元素。类元素由一个类名称和该类的一个变量实例组成变量实例以“”开头附以字母表示。例如类元素(?e rdf:type ont:Equipment)用来判断是否存在一个Equipment类的变量实例?e属性元素由一个属性名称和两个变量实例组成。例如(?e ont:hasSensor ?s) 用来判断设备变量实例?e和传感器变量实例?s之间是否存在hasSensor的对象属性关系逻辑运算元素由一个内置函数和输入运算的变量实例组成例如difference(?a, ?b, ?c)表示将变量实例?a和变量实例?b作差并赋差值给?c。当“前提”中的元素都为真时语义规则就会被激活输出结论里的“元素”。利用语义规则可以进行运行异常检测、控制异常检测、设备故障异常检测、传感器故障检测等等。如图3所示就是通过定义的相关规则进行运行异常检测具体是检测空气处理机送风温度过高运行异常问题。图3 检测空气处理机送风温度过高运行异常的检测规则3建立基于知识图谱的数据分析与异常检测方法首先构建知识图谱1、为实际系统中的设备、传感器等生成对应类然后根据系统中的设备组织结构用对象属性进行连接最后将采集得到的实时数据通过数据属性映射到相应的类上。以检测某房间室内温度异常实例生成如图4所示的知识图谱。图4 基于知识图谱的异常检测实例知识图谱生成之后运行异常检测语义规则语义规则一旦被激活就会输出对应结论得到异常部件的相关信息和异常问题的类型。3、应用知识图谱的构建可依托于软件Protégé。Protégé是由美国斯坦福大学开发的一个Java开源的知识图谱编辑工具它提供了知识图谱建模的基本功能。以区域供热供冷系统故障诊断知识图谱的构建过程为例最核心的概念可抽象为设备、传感器、位置、数据点位和能效问题五个顶级类每个顶级类下面又根据其特性依次细化不同的子类如下所示。abcdeProtégé中构建的区域供热供冷系统知识图谱a设备类b传感器类c位置类d数据点位类e能效问题类上述知识图谱已经整理并上传至中文开放知识图谱社区OpenKG.CN下载链接为http://openkg.cn/dataset/less如下图所示。 贡献者本知识图谱贡献者是浙江大学赵阳研究员其团队致力于通过深度融合人工智能和能源领域理论开发出智慧能源“大脑”具备复杂运行条件下自主性预测、规划、推理、诊断、评估和决策能力助力双碳目标下的能源系统高效节能。OpenKGOpenKG中文开放知识图谱旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。点击阅读原文进入 OpenKG 网站。
