1.一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，包括：S100，多视图特征提取：通过异构模型处理变电站多源数据；S200，变电站多源数据对齐：通过线性投影将变电站设备的运维文本、监测数据、规程规则和红外图像的多源异构数据映射到统一特征空间，构建同一设备的多模态正负样本对，采用对比学习拉近相关设备特征的距离，动态优化各类数据的投影矩阵；S300，变电站知识三元组抽取：联合检测运维文本与设备监测数据中的变电设备实体边界，通过注意力机制融合多模态设备特征，推理设备间关系类型，并采用动态阈值过滤低置信度三元组，输出符合变电站领域约束的结构化知识单元；S400，变电站知识图谱动态优化：聚类相似变电设备实体消除冗余，根据设备间关联知识密度调整关系权重，对历史运维关系施加时效性衰减，消解新旧运维知识冲突，并通过最小化结构熵优化变电站图谱拓扑；S500，变电站运维应用生成：将运维人员的自然语言需求解析为变电站知识图谱查询模式，在设备安全约束和操作规程约束条件下进行多路径推理，构建包含设备安全性、经济性和可靠性评估的候选运维策略集，最终生成符合电力设备操作规范的可执行运维指令序列；S600，变电站运维规则、数据优化：通过实时监测变电站设备运行状态与运维规则触发异常的偏差，自动量化规则冲突程度，动态调整设备运行阈值参数并衰减冲突规则权重，经在线AB测试验证后，将优化后的运维规则注入变电站知识图谱，形成变电站运维规则自进化闭环。
2.根据权利要求1所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在S100中具体包括以下步骤：S110，文本模态特征提取：对非结构化文本数据进行语义编码；S120，时序数据特征提取：对变电站SCADA系统采集的设备监测序列进行时空特征学习；S130，专家规则图特征提取：将变电站设备运维规程和专家经验规则构建为规则关联图，并生成节点嵌入；S140，视觉数据特征提取：处理变电站设备的红外热成像，输出变电站红外特征向量。
3.根据权利要求2所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在多视图特征提取中，处理变电站多源数据的异构数据包括使用BERT提取变电站运维工单和故障记录的语义特征，TCN网络捕捉变压器、开关设备的监测数据时序模式，GAT聚合变电站设备运维规程和专家经验规则间的关联特征，3DResNet提取变电设备红外热成像的视觉特征；各模态特征保持独立编码以保留视图特异性，形成包含运维文本、设备监测、规程规则、设备热像的四类特征表示。
4.根据权利要求3所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在S200中具体包括以下步骤：S210，变电站数据统一表征：将运维文本、监测数据、规程规则和红外图像多源特征映射到统一维度空间；S220，变电设备样本对构建：基于变电站设备编号建立多源数据样本对；S230，变电设备特征对比学习：计算多源数据对比损失以增强同一设备特征的相似性；S240，变电站数据投影优化：通过反向传播优化各类数据的投影矩阵。
5.根据权利要求4所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在S300中具体包括以下步骤：S310，变电设备跨模态实体边界检测：从运维文本、设备监测数据和红外图像多模态特征中联合检测变电设备实体的起始/终止位置；S320，变电设备多模态特征融合：聚合运维文本、设备监测数据和红外图像跨模态特征生成变电设备实体嵌入；S330，变电设备关系推理：基于变电设备实体对的特征推理设备间关系类型；S340，变电站知识三元组筛选：自适应过滤低置信度的变电设备关系三元组；其有效的变电站知识三元组如下： ； ；其中， 为变电设备关系置信度均值， 为置信度标准差， 为变电站设备关系 的历史出现次数， 为知识图谱中总三元组数量， 表示有效的变电站知识三元组集合， 表示动态阈值， 表示变电设备关系 的预测置信度， ， 为变电设备实体i和j的特征向量， 表示变电设备间的关系类型， 表示变电设备关系三元组。
6.根据权利要求5所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在S400中具体包括以下步骤：S410，变电设备实体相似度聚类：计算变电设备实体嵌入间的语义相似度，合并冗余设备实体；S420，变电站设备关联知识密度引导的边权重更新：基于设备间关联子图嵌入密度动态调整关系权重；S430，变电站运维关系时效性衰减：对历史运维关系施加指数衰减；S440，变电站运维知识冲突消解：解决新增运维三元组与现有运维图谱的冲突；S450，变电站知识图谱拓扑结构熵优化：最小化图谱结构熵提升设备关联查询效率；结构熵优化的计算公式如下： ；优化目标： ；其中， 为节点i的度， 为总边数， 为节点数， 为正则化系数， 为模型参数， 表示图谱的结构熵， 为变电站知识图谱， 为模型参数的L2范数， 表示关于变电站知识图谱G的最小化操作， 为节点i的归一化连接度。
7.根据权利要求6所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，变电站设备关联知识密度引导的边权重更新的计算公式如下： ； ；其中， 为边 的原始权重， 为更新后的权重， 为节点i邻域的知识密度， 表示节点j邻域的知识密度， 为节点i的邻居集合， 表示变电设备实体k的特征向量；变电站运维关系时效性衰减的计算公式如下： ； ；其中， 为初始权重， 为关系建立时间， 为半衰期， 为衰减率， 表示t时刻的关系权重， 为以2为底的对数；变电站运维知识冲突消解的流程如下：当 时，替换旧运维知识，当 时，并行保留待运维专家审核；其中， 为新运维三元组的置信度， 为旧运维三元组的置信度，运维知识置信度差异阈值为0.2，置信度比值阈值为2。
8.根据权利要求7所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，在S500中具体包括以下步骤：S510，变电站运检需求图谱化解析：将运维人员的自然语言需求转换为变电站知识图谱查询模式；S520，变电站设备多约束路径推理：在优化后的变电站知识图谱中搜索满足设备安全约束和操作时序约束的推理路径；S530，变电站运维策略效用函数建模：量化评估各候选运维策略的预期效用；S540，变电站运维策略序列优化生成：基于强化学习生成最优运维策略序列；S550，变电站运维方案编译：将运维策略转化为符合电力设备操作规范的指令集。
9.根据权利要求8所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，其中最优策略序列的计算公式如下： ； ；其中， 为策略函数， 为t时刻的折扣因子， 为t时刻的状态， 为t时刻的动作， 为即时奖励， 表示运维时间步长， 表示指示函数， 表示期望运算， 表示优化后的变电站知识图谱， 是指在所有可能的运维策略集合中期望运算取得最大值的运维策略， 是指所有可能的运维策略集合；其中运维方案编译的计算公式如下： ；满足约束： ；其中， 为最终的变电站运维操作序列， 为运维策略集合，包含多个可选的处置方案， 为运维操作时间戳， 为考虑设备操作安全约束的拓扑排序算法， 表示运维操作序列中的相邻操作步骤，为离散的动作标签， 表示存在量词，存在满足条件的元素， 表示全称量词，对所有元素都成立。
10.根据权利要求9所述的一种基于多视图学习的变电站知识图谱构建及优化方法，其特征在于，当任意变电站运维规则在实际设备运行数据中的表现与图谱内置信度出现显著偏差时，自动触发优化流程，优化流程的步骤如下：S610，变电站运维规则冲突程度量化：计算运维规则与设备运行数据分布的偏离度；S620，变电站设备运维阈值动态优化：调整设备运维规则触发阈值；S630，变电站运维规则权重衰减：更新运维规则在变电站知识图谱中的影响力权重；S640，变电站运维规则在线AB测试验证：并行运行新旧运维规则版本，评估设备运行效果提升；S650，变电站知识图谱热更新：注入优化后的运维规则参数。
