随着电力领域的数字化、智能化的快速发展，人工智能将是未来智能电网的重要部分，是构建高效、协同、互动、共享、“物-物-人”互联互通的电网智能化建设的重要手段，是电力系统发展的必然选择。
随着规程文件、管理制度文件等文档越来越完备精细，知识经验库也越来越庞大，大量的知识使得人员承载能力越来越不足，特别是对新员工来说更显吃力。积极推进自然语言处理和知识图谱等人工智能技术在电网设备知识检索及问答、设备故障辅助分析处理等方面的智能化建设，能有效地提高电网安全生产效率、企业精益管理水平，促进电网数字化、智能化发展，提升电力设备缺陷管理水平，为电力行业减负赋能。
达观数据通过建设多知识融合的知识图谱系统，为客户实现图谱探索、知识问答、归因分析等应用场景，解决了当前一线作业人员设备缺陷资料获取难、知识服务程度低的问题，有效地提高了一线作业人员的工作效率。
灵活的图谱本体设计，支持可视化编辑
失效归因分析，自动定位原因和解决方案
知识图谱基于语义关系构建设备、故障原因、解决方案、规程文档等多维度的关联，通过缺陷分析，可以快速分析及数据挖掘，加快关联和交叉检查信息分析，及时得到设备发生异常故障的原因及解决方案，并可对发生的故障进行统计分析，以直观的方式呈现发生故障的设备及发生故障的概率，为现场人员提供数据支持，提出有效可行的维护方案，提升风机故障诊断的效率和准确性，从而降低运维成本，提高风场的生产管理能力。
随着知识图谱技术在电力设备运检领域的不断深入运用，可以有效提升一线运检人员的故障分析效率，减少设备故障停机时间，提升设备运行可靠性和经济性。达观知识图谱的各类应用也将持续为国家电网高效智能化运行赋能，未来在电力领域将进一步探索更多的场景的融合，满足用户的真实需求，响应国网设备部数字化班组建设任务，助力中国早日实现“双碳”目标。
