为实现“三型两网、世界一流”战略目标,国家电网公司目前正努力打造数据可见、组件成熟、体系规范的数据中台,其中重点任务为构建公司数据全链路体系,实现公司总部、省、地市三级数据贯通。由于数据系统规模庞大,业务系统之间的数据流转链路具有环节多、周期长等特点,导致数据链路仍存在数据传输实效性低、问题环节难以定位和缺少链路故障预警机制等问题。针对上述问题,本文首先提出了基于粒子群算法优化的极度梯度提升（PSO-XGBoost）模型实现数据链路当前故障分类预测,其次设计了基于Jaccard系数的SWRL推理规则以构建数据链路故障领域知识图谱,实现数据链路未来故障预警,最后设计与实现了基于知识图谱的数据链路智能分析系统。主要研究工作如下:第一,提出了 PSO-XGBoost数据链路故障分类模型。通过对SG-UEP纵向链路数据特性的分析,选择极度梯度提升（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）算法作为模型基础,采用粒子群优化（Particle swarm optimization,PSO）算法对XGBoost模型中的重要参数进行自动优化,构建得到PSO-XGBoost故障分类模型,通过与支持向量机模型、BP神经网络模型和普通XGBoost模型的实验对比,论证了模型的有效性,为后续的关联故障预警提供当前数据链路异常情况。第二,设计了基于Jaccard系数的推理规则并构建了数据链路故障领域知识图谱。利用知识图谱在关联分析方面的优势,采用本体建模工具Protege建立链路故障领域本体模型并创建实例,基于Jaccard系数分析故障之间相似度并构建SWRL（Semantic Web Rule Language）规则库,通过本体推理机制和SWRL规则描述结合,使用Jena推理机对已建立的故障间关系进行知识推理,分析故障之间的关联关系。最后应用图数据库Neo4j的图形化表达能力构建数据链路故障可视化知识图谱,实现数据链路故障预警,提高数据链路的运行效率和维护效率。第三,设计实现了基于知识图谱的数据链路智能分析系统。基于上述研究成果,分析系统需求,设计系统架构,形成机器学习故障分类模块和知识图谱故障预警模块这两个主要功能模块,实现基于知识图谱的数据链路智能分析系统。