隨著電力領域的數字化、智能化的快速發展，人工智能將是未來智能電網的重要部分，是構建高效、協同、互動、共享、“物-物-人”互聯互通的電網智能化建設的重要手段，是電力系統發展的必然選擇。
隨著規程文件、管理制度文件等文檔越來越完備精細，知識經驗庫也越來越龐大，大量的知識使得人員承載能力越來越不足，特別是對新員工來說更顯吃力。積極推進自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術在電網設備知識檢索及問答、設備故障輔助分析處理等方面的智能化建設，能有效地提高電網安全生產效率、企業精益管理水平，促進電網數字化、智能化發展，提升電力設備缺陷管理水平，為電力行業減負賦能。
達觀數據通過建設多知識融合的知識圖譜系統，為客戶實現圖譜探索、知識問答、歸因分析等應用場景，解決了當前一線作業人員設備缺陷資料獲取難、知識服務程度低的問題，有效地提高了一線作業人員的工作效率。
靈活的圖譜本體設計，支持可視化編輯
失效歸因分析，自動定位原因和解決方案
知識圖譜基于語義關系構建設備、故障原因、解決方案、規程文檔等多維度的關聯，通過缺陷分析，可以快速分析及數據挖掘，加快關聯和交叉檢查信息分析，及時得到設備發生異常故障的原因及解決方案，并可對發生的故障進行統計分析，以直觀的方式呈現發生故障的設備及發生故障的概率，為現場人員提供數據支持，提出有效可行的維護方案，提升風機故障診斷的效率和準確性，從而降低運維成本，提高風場的生產管理能力。
隨著知識圖譜技術在電力設備運檢領域的不斷深入運用，可以有效提升一線運檢人員的故障分析效率，減少設備故障停機時間，提升設備運行可靠性和經濟性。達觀知識圖譜的各類應用也將持續為國家電網高效智能化運行賦能，未來在電力領域將進一步探索更多的場景的融合，滿足用戶的真實需求，響應國網設備部數字化班組建設任務，助力中國早日實現“雙碳”目標。
