GeoOutageKG: A Multimodal Geospatiotemporal Knowledge Graph for Multiresolution Power Outage Analysis
作者: Ethan Frakes, Yinghui Wu, Roger H. French, Mengjie Li
分类: cs.IR, cs.CL, cs.CY
发布日期: 2025-07-30
备注: Accepted to the 24th International Semantic Web Conference Resource Track (ISWC 2025)
💡 一句话要点
提出GeoOutageKG，用于多分辨率电力中断分析的多模态地理时空知识图谱
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 电力中断分析 多模态数据集成 地理时空数据 夜间灯光遥感
📋 核心要点
- 现有电力中断数据通常以县级为单位报告，空间分辨率低，难以捕捉局部模式，限制了分析的准确性。
- GeoOutageKG通过构建多模态知识图谱，整合夜间灯光卫星图像、高分辨率中断地图和县级时间序列报告等数据源，实现更全面的分析。
- GeoOutageKG包含大量电力中断记录和图像数据，通过多分辨率分析，展示了其在地理时空电力中断分析中的应用价值。
📝 摘要（中文）
检测、分析和预测电力中断对于电网风险评估和灾害缓解至关重要。每年都会发生大量电力中断，极端天气事件（如飓风）加剧了这种情况。现有的中断数据通常在县级层面报告，限制了其空间分辨率，难以捕捉局部模式，但时间粒度很好。相比之下，夜间灯光卫星图像数据提供了更高的空间分辨率，能够更全面地描述中断的空间情况，从而提高灾害事件后评估电力损失的地理范围和严重程度的准确性。然而，这些卫星数据每天才可用。将时空视觉和时间序列数据源集成到统一的知识表示中，可以显著改善电力中断的检测、分析和预测推理。本文提出了GeoOutageKG，一个多模态知识图谱，集成了多种数据源，包括夜间灯光卫星图像数据、高分辨率时空电力中断地图以及美国县级时间序列中断报告。我们描述了通过将源数据与开发的本体GeoOutageOnto对齐来构建GeoOutageKG的方法。目前，GeoOutageKG包含超过1060万条从2014年到2024年的独立中断记录，30万张从2012年到2024年的NTL图像以及15000张中断地图。GeoOutageKG是一种新颖、模块化和可重用的语义资源，可实现强大的多模态数据集成。我们通过对地理时空电力中断的多分辨率分析来展示其用途。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决电力中断分析中空间分辨率不足的问题。现有方法主要依赖于县级报告数据，无法精确定位中断发生的具体位置和范围，尤其是在灾害事件发生后，难以快速准确地评估受灾情况。
核心思路：论文的核心思路是将多种数据源（包括低空间分辨率但高时间分辨率的县级报告数据，以及高空间分辨率但低时间分辨率的夜间灯光卫星图像数据）整合到一个统一的知识图谱中。通过知识图谱的推理能力，可以弥补单一数据源的不足，实现更准确、更全面的电力中断分析。
技术框架：GeoOutageKG的构建主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集夜间灯光卫星图像、高分辨率电力中断地图和县级时间序列中断报告等数据。2) 本体构建：开发GeoOutageOnto本体，定义电力中断相关的概念、属性和关系。3) 数据对齐：将收集到的数据与GeoOutageOnto本体进行对齐，将数据转换为知识图谱中的实体和关系。4) 知识图谱构建：基于对齐后的数据，构建GeoOutageKG。
关键创新：GeoOutageKG的关键创新在于其多模态数据集成能力。它将不同空间和时间分辨率的数据源整合到一个统一的知识表示中，从而能够进行多分辨率的电力中断分析。此外，GeoOutageKG的模块化和可重用性也使其易于扩展和应用于其他领域。
关键设计：GeoOutageOnto本体的设计是GeoOutageKG的关键。本体需要能够准确地描述电力中断相关的概念、属性和关系，并支持不同数据源之间的对齐。论文中没有详细描述本体的具体设计细节，例如使用了哪些具体的本体建模语言（如OWL）以及如何处理不同数据源之间的语义异构性。此外，知识图谱的存储和查询也是一个重要的技术细节，论文中没有提及使用了何种知识图谱数据库（如Neo4j或RDF数据库）以及如何进行高效的查询。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GeoOutageKG目前包含超过1060万条从2014年到2024年的独立中断记录，30万张从2012年到2024年的NTL图像以及15000张中断地图。论文通过多分辨率分析展示了GeoOutageKG的应用，但没有提供具体的性能数据或与其他基线的对比结果，因此无法量化其性能提升。
🎯 应用场景
GeoOutageKG可应用于电网风险评估、灾害应急响应和电力资源优化配置等领域。通过分析电力中断的时空模式，可以识别电网的薄弱环节，提高电网的抗风险能力。在灾害发生后，可以快速评估受灾情况，为救援工作提供决策支持。此外，还可以优化电力资源的配置，提高电力系统的效率。
📄 摘要（原文）
Detecting, analyzing, and predicting power outages is crucial for grid risk assessment and disaster mitigation. Numerous outages occur each year, exacerbated by extreme weather events such as hurricanes. Existing outage data are typically reported at the county level, limiting their spatial resolution and making it difficult to capture localized patterns. However, it offers excellent temporal granularity. In contrast, nighttime light satellite image data provides significantly higher spatial resolution and enables a more comprehensive spatial depiction of outages, enhancing the accuracy of assessing the geographic extent and severity of power loss after disaster events. However, these satellite data are only available on a daily basis. Integrating spatiotemporal visual and time-series data sources into a unified knowledge representation can substantially improve power outage detection, analysis, and predictive reasoning. In this paper, we propose GeoOutageKG, a multimodal knowledge graph that integrates diverse data sources, including nighttime light satellite image data, high-resolution spatiotemporal power outage maps, and county-level timeseries outage reports in the U.S. We describe our method for constructing GeoOutageKG by aligning source data with a developed ontology, GeoOutageOnto. Currently, GeoOutageKG includes over 10.6 million individual outage records spanning from 2014 to 2024, 300,000 NTL images spanning from 2012 to 2024, and 15,000 outage maps. GeoOutageKG is a novel, modular and reusable semantic resource that enables robust multimodal data integration. We demonstrate its use through multiresolution analysis of geospatiotemporal power outages.