“變電檢修面臨的環境多樣、流程復雜，需要我們掌握相關制度標準。有了這個‘寶貝’，我對檢修標準有疑惑時，可以隨時隨地查，干活時效率也更高。”山東日照供電公司員工楊楠說的這個“寶貝”，是國家電網公司制度標準智能管理系統應用APP。10月31日，在110千伏正陽變電站改造工作中，楊楠使用這款APP查到了自己需要的變壓器溫控標準，最終順利完成施工任務。

　　2019年年底，國網企協經過前期調研，正式印發“國家電網公司制度標準智能管理系統1.0版本”方案，并在多家單位部署不同業務場景下的試點落地應用。國網山東省電力公司承擔新系統在設備專業的典型業務場景試點建設任務。

　　在試點應用過程中，國網山東電力將梳理完的設備專業制度標準知識圖譜導入新系統，同時運用人工智能技術完善提升智能推薦、多輪問答、優化建議等功能，促進基于知識圖譜的搜索準確率達到86%以上，基于電力語言的語音識別準確率達到88.6%，幫助基層員工解決制度標準數量多、檢索難等問題。

　　內容更完善 標準更細化

　　9月22日，國網山東電力企管部研發人員為濰坊供電公司檢修班的員工開展國家電網公司制度標準智能管理系統使用培訓。參培員工通過文字、語音等多種方式輸入問題后，系統彈出結果詳情頁，頁面內容包含制度標準原文、來源、適用流程、適用設備、適用崗位等信息。該系統還支持文件下載。

　　2020年年初，國網山東電力企管部組織設備業務骨干梳理重點檢修場景、流程，廣泛收集一線員工在設備運檢等領域的標準制度應用需求。當年8月，該公司共篩查各類規章制度797項、各類標準7502項，涵蓋了企業標準、團體標準、行業標準、國家標準乃至國際標準。該公司企管部研發人員將篩選出的223項設備相關制度標準拆分為條款級，與流程、崗位匹配，編制成4萬余條知識點，初步構建了設備專業制度標準知識圖譜。

　　“AI‘知識圖譜’是制度標準智能管理系統的內核，相當于具備專業邏輯結構的制度標準數據庫。后臺數據越多，搜索結果就越詳細。”國網山東電力企管部主任張軍介紹。截至今年6月，該公司已完成550本知識圖譜的構建和導入系統工作。這些數據經過整理，形成了制度標準拆解說明和流程規范，為圖譜構建工作提供參考。

　　設計更優化 搜索更智能

　　9月2日，國家電網公司制度標準智能管理系統應用APP在濟南、日照、濰坊、臨沂、青島、東營等6家供電公司的全部班組試點開放測試，解決了基層員工遇到的制度標準查閱不便等問題。但班組員工在使用過程中卻發現了新的問題——同一工作事項往往在不同類別、版本的制度標準中有不同規定。

　　對此，國網山東電力設備部和企管部決定在知識圖譜結構標準化關聯分析和融合構建上下功夫。設備專業骨干將不同的制度標準領域，以及單一制度標準的知識圖譜放到一起復盤，分析跨專業、跨文檔知識圖譜之間的關聯性，梳理確定更多的知識關系，并將關聯緊密的條款融合重組。

　　經過提煉和重組后，新的知識圖譜重新導入國家電網公司制度標準智能管理系統后臺。研發人員立足于實時更新的數據庫，在制度標準智能管理系統設計的“差異對比”模塊下，開發出發布校驗、新舊版本對比和條款差異三個新功能。其中“發布校驗”能夠在發布新的制度標準前，與現行制度標準進行比對分析，幫助工作人員及時發現矛盾點。“新舊版本對比”功能則可以幫助用戶及時了解制度標準的新舊版本差異。用戶搜索同一問題時，“條款差異”功能給出不同制度標準條款之間的差異對比，方便不同專業員工按需選用。

　　“比如說，關于氣體繼電器管道坡度的問題，物資與基建專業存在標準差異。我們搜索時，‘條款差異’功能模塊會同時給出企業標準、行業標準和專業標準，并重點標出其來源和差異，提醒大家根據實際情況操作。”濰坊供電公司變電檢修班副班長張明崗說。

　　功能更齊全 工作更便捷

　　9月5日，國網山東電力企管部研發人員與檢修班、電氣試驗班一線員工共同組成應用測試組，通過“AI專家”功能入口對國家電網公司制度標準智能管理系統的“多輪問答”功能進行新一輪測試調優。

　　“AI專家”是國家電網公司制度標準智能管理系統中的“服務管家”。國網山東電力應用測試組對照70本制度標準原文，完成語音問答6000余次，讓“AI專家”的語音識別準確率保持在88%以上。

　　在國家電網公司制度標準智能管理系統建設中，公司支持各省公司結合自身生產和業務特征進行個性化知識生產。在完成設備業務典型應用場景建設的基礎上，國網山東電力正在嘗試開發專門面向設備缺陷研判提供服務的算法引擎，助力該系統實現多模態應用。

　　缺陷分析作業是設備巡檢中的重點工作。隨著智能電網設備數據在線采集能力的增強，單純依靠班組中經驗豐富的設備專家進行研判標準查詢、異常數據處理已經無法滿足缺陷分析的需要。

　　作為“AI專家”的升級版，設備缺陷研判服務引擎研發程序更復雜，需要的數據更精密。國網山東電力組織技術骨干分類收集整理常見和罕見的電網設備缺陷，按照“一例一案”原則，整理成缺陷研判“知識圖譜”,在系統中建模并沉淀相關算法后，形成設備缺陷研判服務引擎。

　　一線巡檢人員處理設備缺陷時，可以通過對話方式輸入缺陷描述，系統通過引擎給出缺陷研判定級、原因類型和處置建議。8月初，設備缺陷研判服務引擎開始在濰坊供電公司試點應用。之后，該公司巡檢人員多了一個智能幫手。國網山東電力正進一步完善引擎功能，為在全省范圍內推廣該引擎打基礎。