在电网信息化建设过程中,产生了大量的文本数据。如何利用这些文本数据,发现有用的领域知识,并且有效组织领域知识,提高电网系统的工作效率,是电力企业研究的重要方向。目前在地区电网系统中,存在大量的电网预案文本。由于数据没有被有效组织,缺乏分析和利用的方法,无法为决策提供支持。电网预案文本都是通过人工编写产生的,工作效率有待提高。自然语言处理技术应用于文本挖掘,可以从中发现有用的知识,用来构建领域本体,有利于知识的提取和利用。使用自然语言处理技术,进行电网预案的理解和生成,可以实现信息的有效利用,提高预案编写的工作效率。本文提出了一种基于文本生成的电网预案系统的实现方案。将本体语言的知识表示方法,应用于电网领域的知识表示中。系统读取历史预案文本,采用Han LP方法进行数据预处理,利用词向量word2vec计算文本相似度,通过词法分析、句法分析和语义分析,实现语义查询和实体关系抽取。使用Protege工具构建基于本体语言OWL的电网领域本体。利用关联对象和语义模型,使用Schema生成技术,实现电网预案的自动生成。本文的主要工作有:研究了电网预案生成的项目背景;介绍了项目涉及的主要理论与技术,包括文本理解、本体构建和文本生成等技术;分析了电网预案系统的需求,提出了整体设计方案,并对电网预案分析模块、电网知识库管理模块和电网预案生成模块进行了详细设计;描述了系统各个功能模块的具体实现,提供了部分算法的实现细节;给出了系统开发完成后的测试用例和测试结果;总结了本文所做的工作,并对以后的工作进行了展望。