在人工智能技术飞速发展的当下,电网智能化也成为了一个热点问题,构建一个智能的调度机器人系统对于现在结构复杂、安全稳定性要求极高的电网至关重要。而由于电网数据繁杂,数据之间关系也较为复杂,其存储格式及对应的查询方式是影响调度机器人系统运行效率的关键之一。因此,建立灵活准确的数据库,能有效提高电网调度机器人系统的运行性能。本文围绕电网调度机器人系统的数据库系统进行分析,构建了一个融合关系型数据库和图形数据库的混合式数据库系统,并基于图形数据库适于处理图结构数据的特点,基于图数据库及相关图算法进行拓扑分析。主要工作如下:(1)基于智能化的思想,集成已有的电网辅助决策系统、计算机软硬件技术和数字通信技术等现代化技术进行了电网调度机器人系统总体设计,数据库系统需在控制中心的任务调度下,与规则库、推理机和各功能模块配合进行停电计划单处理和事故处理。根据机器人系统运行流程进行全生命周期的数据库功能分析和数据需求分析,对不同数据库进行了解分析后,构建了一个融合了关系型数据库和图形数据库的混合式数据库,将电网结构以图的形式进行存储,极大地降低了现在多根据关系型数据库或XML文件进行拓扑分析的复杂度。(2)本文采用Neo4j构建图形数据库,其操作语言—Cypher语言集成了多种图算法。结合设备状态值,在图数据库中能基于广度优先算法或深度优先算法实现简单的拓扑分析,包括设备连通性分析、有源性分析和负载率分析等。而通过总结系统运行中的拓扑分析需求后,基于双向广度优先算法和框架法建立了一种层级化电网拓扑描述模型,将电网拓扑分层分区进行描述,第一层为网络结构层,第二层为厂站结构层和线路结构层,第三层为主接线结构层。其中,第二、三层在是预先生成的,第一层网络结构层结合电网状态和第二、三层生成。(3)对于主要由110k V和220k V电压等级构成的城市电网,其主接线和网络接线方式具有一定的模式化特征,由此本文提出了一种基于图数据库算法和模式匹配的城市高压电网转供电方案生成方法。即基于生成的层次化拓扑描述框架,对不同的故障类型和不同的接线方式,使转供电方案的生成更加迅速。进行转供电方案生成时,根据提取出的模式特征得到可能的转供电路径,并基于操作的快捷性和系统的安全性设置评价指标,选择最佳转供电方案。