典型文献
基于形状约束语言的电网模型知识图谱验证方法
文献摘要：
随着电网规模的扩大、分布式能源的高比例渗透,电网分析决策对电网模型的全面性和准确性提出了更高的要求.针对交换模型所依赖的公共信息模型(common information model,CIM)存在版本变化频繁、自定义扩展不可避免以及模型质量要求动态演化的问题,提出基于形状约束语言(shapes constraint language,SHACL)的电网模型知识图谱验证方法.基于CIM构建电网模型的概念图谱和实体图谱,设计了电网模型验证的CIM模式一致性形状和基于简单协议和资源描述框架查询语言(simple protocol and RDF query language,SPARQL)的跨类、跨属性一致性形状.基于SHACL的电网模型知识图谱验证方法无需对验证规则进行硬编码,提升了电网模型质量验证的灵活性,满足应用对模型质量要求的动态演化.
文献关键词：
电网模型;公共信息模型;知识图谱;模型验证;形状约束语言
中图分类号：
作者姓名：
李晓露;左璇;刘日亮;陆一鸣;李聪利;林顺富
作者机构：
上海电力大学电气工程学院,上海 200093;国家电网有限公司,北京 100031;国网上海能源互联网研究院,上海 201210;国网天津市电力公司,天津 300010
文献出处：
引用格式：
[1]李晓露;左璇;刘日亮;陆一鸣;李聪利;林顺富-.基于形状约束语言的电网模型知识图谱验证方法)[J].中国电力,2022(01):119-125,228
A类：
形状约束语言,SHACL
B类：
电网模型,验证方法,电网规模,分布式能源,高比例,分析决策,公共信息模型,common,information,model,CIM,自定义,质量要求,动态演化,shapes,constraint,language,概念图谱,实体图谱,模型验证,资源描述框架,查询语言,simple,protocol,RDF,query,SPARQL,硬编码,质量验证
AB值：
0.33634
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
