近年来由于计算机行业的飞速发展,人工智能、大数据等专业名称逐渐成为公众议论的焦点。将人工智能、大数据与传统的各行各业进行结合,早已成为时代的潮流。相比与传统的数据管理方式,它们具有高效、快捷的特点,并且可以快速更新且便于维护。随着工业生产线的自动化、智能化和集成化以及技术水平逐步提高,生产电力设备的机器和电力管理系统也日趋复杂,这就对发电厂内机械设备的维护保障措施提出了更高需求。由于电力装置管理系统是一种融入了计算机、自动控制、测量技术等多学科知识的高技术密集型机电一体化复杂管理系统,单单靠事故表征技术很难迅速地进行事故定位和对事故产生原因的分析,这就大大增加了事故维修时间成本,很大程度降低了电力设备的利用率和日常工作的生产效率;并且电力相关设备多年来来生成的设备隐患历史知识、相关隐患检测专家的建议和实时获取的结构化设备隐患数据无法在行业内实现知识互通,由于关系数据库存在扁平存储形式的缺点,导致了无法即时地对设备隐患间的复杂关系进行有效体现,这导致了设备的隐患排查以及对于设备的维护水平一直还在原地踏步的现状。基于以上的问题本文旨在面向电力设备隐患设计实现设备隐患知识图谱管理系统。主要的研究如下:（1）设备隐患知识图谱构建。通过将电力设备的传统的各个数据库中存储的设备信息相关数据统一获取,并通过ETL的方法抽取、清洗和转换多源数据,实现将分散的数据统一整合起来。通过分析原始数据中的相关字段,采用手工的方式对知识图谱的本体和关系进行定义,最后通过Py2neo中的相关方法将处理过后的数据抽取存入Neo4j图数据库中。（2）设备隐患知识图谱知识推理。通过电力工业领域近年来积累的设备隐患推理的相关经验再结合专家意见,整理生成了 SWRL规则文件。将规则文件连同之前构建的知识图谱一同送入基于Jena框架的推理机中进行推理,将推理生成的设备隐患信息存入图数据库中作为实现设备隐患管理系统的基础。（3）系统功能实现与测试。本文主要采用Django框架进行开发,并且结合前端和后端的开发技术,使用图数据库进行数据的存储。利用Echarts前端可视化技术对设备隐患进行可视化展示,然后利用Neo4j图数据库内的Cypher语言实现对知识图谱内数据的检索和管理功能,最后通过兼容性测试和功能测试对系统进行测试和改进。本文综述了电力设备隐患管理方法,归纳了知识图谱技术的发展,介绍了知识图谱技术在设备隐患分析及管理上的应用,最后对研究现状与发展趋势进行了总结。