[發明專利]一種面向電網調度的語音調度方法及系統

在審

• 申請號: 202011310565.1
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112599124A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 海威;張越;李洪波;烏日恒;王曉光;高博;余建明;單連飛;劉艷;張連超;喬詠田
• 申請（專利權）人: 內蒙古電力（集團）有限責任公司電力調度控制分公司;北京科東電力控制系統有限責任公司
• 主分類號: G10L15/22
• 分類號: G10L15/22;G10L15/26;G10L17/04;G10L17/18
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種面向電網調度的語音調度方法，包括：建立智能語音交互模型；建立意圖識別模型；建立對話流程管理知識圖譜；通過對話流程管理知識圖譜對意圖識別模型進行修正；通過智能語音交互模型將調度員的語音指令轉換為本文，并返回需和調度員交互的語音信息；通過意圖識別模型對轉換成文本的指令進行識別和解析；執行解析后的指令實現調度操作，本發明大幅提高了調度人員的工作效率，減輕了其工作強度。

技術領域

本發明屬于電網調度操作技術領域，尤其涉及一種面向電網調度的語音調度方法及系統。

背景技術

作為新一輪產業變革的核心驅動力，人工智能在賦能提升傳統行業、催生新興產業方面成效顯著，有望引發經濟結構的重大變革。我國高度重視人工智能產業的發展，從2016年起陸續出臺了多個國家層面的政策，分別從產品、企業和產業層面分層次落實發展任務。在各國人工智能戰略和資本市場的推波助瀾下，人工智能的企業、產品和服務層出不窮。自動駕駛、工業機器人、智能醫療、無人機、智能家居助手等人工智能消費級產品孕育興起，人工智能與經濟社會各行業各領域融合創新水平不斷提升。隨著調控云平臺等新技術的建設與完善，電力系統數據量與計算能力近期都有較大提升，為開展電力調控領域人工智能機器人技術研究創造了有利的條件。

隨著電力系統迅速發展，電力市場化工作推進，大電網一體化特征日趨明顯，系統內部不同元素以及系統與外部環境之間的耦合關系不斷增強。電網資源類型不斷豐富，新能源占比不斷提高，提高新能源消納水平等新的控制目標不斷演進，電網狀態的不確定性進一步增強。電力系統及調控業務的一系列深層次發展變化，使得調度控制策略與規程規定復雜程度不斷提高，對調控業務的自動化、智能化提出了更高的要求。電力調度控制中心是集高價值數據、分析規則、專家經驗和計算決策為一體的“指揮大腦”，現行調控方式主要以人工經驗分析為主，調度人員需要將海量多樣數據、方案模型進行經驗知識關聯，重復性“人腦勞動”較多，效率較低，因此，實現智能調控，降低調控人員工作強度迫在眉睫。

發明內容

本發明的目的在于提供一種面向電網調度的語音調度方法及系統，能夠通過語音交互對電網進行調度操作。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

第一方面，提供了一種面向電網調度的語音調度方法，包括：

建立智能語音交互模型；

建立意圖識別模型；

建立對話流程管理知識圖譜；

通過對話流程管理知識圖譜對意圖識別模型進行修正；

通過智能語音交互模型將調度員的語音指令轉換為本文，并返回需和調度員交互的語音信息；

通過意圖識別模型對轉換成文本的指令進行識別和解析；

執行解析后的指令實現調度操作。

結合第一方面，進一步的，所述智能語音交互模型基于調度專業業務情景建立，包含語音識別、自然語言理解和語音合成，所述語音識別中包含熱詞訓練模型。

結合第一方面，進一步的，所述智能語音交互模型訓練采用電網專業語料庫。

結合第一方面，進一步的，所述意圖識別模型基于文本卷積神經網絡建立。

結合第一方面，進一步的，所述對話流程管理知識圖譜基于深度學習框架長短期記憶網絡-條件隨機場+卷積神經網絡建立。

結合第一方面，進一步的，所述通過對話流程管理知識圖譜對意圖識別模型進行修正具體為：在對話流程管理知識圖譜中建立錯誤意圖迭代訓練模型，通過錯誤意圖迭代訓練模型整理識別錯誤意圖，對意圖進行迭代更新訓練。

結合第一方面，進一步的，所述調度操作包括設備狀態查詢、設備狀態操作、語音調圖以及網運行規則問答。

第二方面，提供了一種面向電網調度的語音調度系統，包括：