电力调度系统中含有大量文本格式的记录信息,例如调度操作指令、监控异常记录、调度监控信号等。这些文本包含了丰富的信息,能反映电网的运行状态和设备的可靠性水平,为电网智能调度提供支持。调度监控信号就是其中一种重要的电力系统文本。本文以电网中的调度监控信号文本为研究对象,结合现有的语义解析技术和电力系统专业知识,提出了一种语义解析方法;结合数据挖掘技术,提出了一种辅助决策方法。本文首先根据国际电工委员会IEC提供的相关标准和华东某电力企业提供的历史数据,结合调度监控信号文本本身的特点,建立了包括样本库、物理环境库在内的语料库,为语义解析奠定了基础;建立了包括专业词词典、实体词词典在内的领域词典集,为监控信号文本的中文分词、组块分析等提供了支持。在语料库和词典的基础上,提出了一种语义解析方法。首先介绍了语义解析方法的整体框架,将研究目标分成中文分词和语义解析两个主要功能点;根据所提出的功能点,将方法分成词典加载模块、规范化模块、分词模块、抽象模块、组合模块、语义解析模块,结合实际数据进行实验并分别介绍了各个模块的结果,经实验发现该方法分词效果、实体识别效果良好,并最终得到可供计算机解析的XML格式的文件,为电网的智能调度奠定了基础。在语义解析方法的基础上,提出了一种以Apriori算法为核心的辅助决策方法。首先利用Apriori算法挖掘监控信号间的潜在关系和主从规律,接着结合理论知识并利用K-means聚类算法对监控信号的信号类型进行定义和相关阈值设置。然后结合历史数据,建立专家库模板和专家库模板前缀树,最终利用以上成果对实时事件做出正确的辅助决策。本文提出的语义解析方法和辅助决策方法,均在真实数据中进行了验证,实验效果良好,验证了所提方法的有效性和可行性。