面向海上风电的知识图谱与小样本学习融合式智能运维设计

吴翰林; 周海春; 王腾; 张洁

doi:10.7500/AEPS20260108003

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面向海上风电的知识图谱与小样本学习融合式智能运维设计

研制与开发 | 更新时间：2026-09-22

- 面向海上风电的知识图谱与小样本学习融合式智能运维设计
- Design of Intelligent Operation and Maintenance Integrating Knowledge Graph and Few-shot Learning for Offshore Wind Power
- 电力系统自动化 2026年50卷第18期页码：176-190
- 作者机构：
  
  1.南京南自华盾数字技术有限公司，江苏省南京市 320100
  2.南京航空航天大学MBA教育中心，江苏省南京市 320100
- 作者简介：
  
  吴翰林(1996—)，男，通信作者，硕士，工程师，主要研究方向：电力信息化及系统规划设计。E-mail：nuaawhl@nuaa.edu.cn
  周海春(1984—)，男，工程师，主要研究方向：电力信息化及系统规划设计。E-mail：nuaawhl@nuaa.edu.cn
  王腾(1989—)，男，工程师，主要研究方向：电力信息化及系统规划设计。E-mail：nuaawhl@nuaa.edu.cn
- 基金信息：
  
  中国华电集团全国产安全可控发电控制和一体化监管系统项目资助(HD20251554)
- DOI：10.7500/AEPS20260108003
  中图分类号：
- 收稿：2026-01-08，
  
  修回：2026-04-22，
  
  网络首发：2026-06-24，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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吴翰林,周海春,王腾等.面向海上风电的知识图谱与小样本学习融合式智能运维设计[J].电力系统自动化,2026,50(18):176-190.

WU Hanlin,ZHOU Haichun,WANG Teng,et al.Design of Intelligent Operation and Maintenance Integrating Knowledge Graph and Few-shot Learning for Offshore Wind Power[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):176-190.
吴翰林,周海春,王腾等.面向海上风电的知识图谱与小样本学习融合式智能运维设计[J].电力系统自动化,2026,50(18):176-190. DOI： 10.7500/AEPS20260108003.

WU Hanlin,ZHOU Haichun,WANG Teng,et al.Design of Intelligent Operation and Maintenance Integrating Knowledge Graph and Few-shot Learning for Offshore Wind Power[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):176-190. DOI： 10.7500/AEPS20260108003.

摘要

为解决海上风电运维场景中多模态数据融合不足、样本数据稀疏等问题，提出一种知识图谱与小样本学习深度融合的技术方案，重点解决海上风电领域知识组织、小样本实体识别及知识补全难题。首先，构建“环境-设备-故障-运维”4维海上风电知识图谱，实现异构数据的系统化组织；其次，设计元学习与对比自监督学习融合框架，拆解出故障诊断、操作指导、信息查询、环境关联及综合信息5类查询意图子任务，结合对比损失函数优化特征表征，提升小样本场景下的实体识别能力；再次，引入边标记图神经网络，显式建模实体间语义关系、相似度及置信度等边特征，通过迭代更新节点与边特征实现知识图谱缺失实体的加权投票补全；最后，建立基于知识图谱的闭环迭代机制，保障知识匹配精度与模型泛化性能。实验结果表明，在小样本数据条件下，所提技术方案相比于传统方法的实体识别准确率、关联补全性能和查询重写准确率均有较大提升，为海上风电领域知识工程构建提供了技术支撑。

Abstract

To address the challenges of insufficient multi-modal data fusion and sparse sample data in offshore wind power operation and maintenance scenarios

this paper proposes a technical scheme that deeply integrates knowledge graph and few-shot learning

focusing on resolving the key problems of knowledge organization

few-shot entity recognition

and knowledge completion in the offshore wind power field. Firstly

a four-dimensional offshore wind power knowledge graph encompassing environment

equipment

fault

and operation and maintenance is constructed to achieve systematic organization of heterogeneous data. Secondly

a integrated framework combining meta-learning and contrastive self-supervised learning is designed

which decomposes query intentions into five sub-tasks: fault diagnosis

operational guidance

information retrieval

environmental correlation

and comprehensive information. A contrastive loss function is employed to optimize feature representations

thereby enhancing entity recognition capability in few-shot scenarios. Thirdly

an edge-labeled graph neural network is introduced to explicitly model edge features such as semantic relations

similarity

and confidence between entities. Through iterative updating of node and edge features

weighted voting-based completion of missing entities in the knowledge graph is achieved. Finally

a closed-loop iterative mechanism based on the knowledge graph is established to ensure knowledge matching accuracy and model generalization performance. Experimental results demonstrate that

under few-shot data conditions

the proposed technical scheme achieves significant improvements in entity recognition accuracy

association completion performance

and query rewriting accuracy over traditional methods

providing technical support for knowledge engineering in the offshore wind power field.

关键词

Keywords

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