一种基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法及系统

技术领域

本发明涉及电力调度的技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法及系统。

背景技术

电力行业在日常生产生活中起着重要的能源支撑及辅助作用，随着快速发展的社会经济对电力需求的不断提高，可再生能源、分布式发电等的发展促使电网规模快速扩增，显著增加了传统集中式电力系统管理、调度及维护的难度，对电网的信息化、智能化管理及调度需求不断提升。

目前电网调控业务仍以设备监视与人工分析为主，调控人员主导决策、执行等环节，电力调度准确性更多依赖调控人员经验分析能力，这无法满足调度智能化要求。当前电网运行调度方式日趋复杂，传统的基于机理分析与电网模型的调控方法，在处理大电网非线性、非连续性以及预测不确定性问题时，很难达到预期效果。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法，能够解决现有的电力调度系统在处理大电网非线性、非连续性以及预测不确定性问题时很难达到预期效果的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：包括，当语音识别模块接收到上级调度员的调度指令后，通过所述语音识别模块和面部识别模块确认上级调度员的身份，若所述上级调度员的身份正确，则获取电力系统的运行数据和知识库模块的调度方案；否则，则重新确认所述上级调度员的身份；根据所述运行数据并通过潮流计算和安全校核模块进行潮流计算和安全校核，判断所述知识库模块的调度方案是否符合电力系统的安全校核要求；若符合所述要求，则向下级调度员发送调度指令；否则，则重新获取所述调度方案；通过语音识别模块确认所述下级调度员的语音身份信息和调度指令语音信息；若所述下级调度员的身份正确，则进行调度指令的规则判别；否则，则进行调度员身份异常反馈；若不符合所述调度指令的规则，则进行不符合调度规则反馈；否则，所述下级调度员则向上级调度员复述调度指令。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的一种优选方案，其中：还包括，若所述上级调度员确认所述调度指令无误，所述下级调度员执行所述调度指令；若所述上级调度员未确认所述调度指令，则向所述上级调度员反馈未确认所述调度指令。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的一种优选方案，其中：确认所述上级调度员的身份包括，所述语音识别模块利用语音识别芯片采集上级调度员的语音信息和识别所述调度指令，根据所述语音信息和构建的语音库，并结合语音识别算法对上级调度员进行语音信息匹配；所述面部识别模块利用摄像头采集上级调度员的面部信息，并利用面部识别算法在构建的图像库中对所述上级调度员进行面部信息匹配。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的一种优选方案，其中：所述构建的语音库和图像库包括，利用深度学习算法对历年检修过程中的录音数据进行语音数据挖掘，获得电网调度人员的语音特征，即所述语音库；所述图像库：利用深度学习算法对电网调度人员的图像信息进行学习，获得电网调度人员的面部特征，即所述图像库。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的一种优选方案，其中：所述调度方案包括，调度专家的调度经验和现有的调度方案。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的一种优选方案，其中：所述潮流计算和安全校核包括，基于数据采集及状态识别对数据采集与监视控制系统的数据进行数据聚合、智能分类、实时识别，并结合计算机电力系统潮流计算策略，根据潮流计算结果和配电网潮流要求，判断所述调度方案是否符合所述电力系统的安全校核要求。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现系统的一种优选方案，其中：包括，语音识别模块：用于确认调度员身份和存储调度指令；面部识别模块与所述语音识别模块连接，用于确认调度员的面部信息，以及对比所述语音识别模块，二次确认所述调度员身份；知识库模块与所述面部识别模块连接：用于存储调度方案和向所述完成二次身份确认的调度员提供所述调度方案；规则库模块与所述知识库模块连接，用于存储调度规则和对所述调度方案进行调度规则判断；潮流计算和安全校核模块与所述规则库模块连接，用于对实施所述调度方案后的电力系统进行潮流计算和安全校核，并用于对调度方案的可行性进行判别。

作为本发明所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现系统的一种优选方案，其中：所述调度规则包括，主变压器操作规则、母线操作规则、线路操作规则、开关操作规则和二次设备的操作规则。

本发明的有益效果：本发明通过语音识别和图像识别技术，可以进行调度人员的信息确认，进一步提高了调度过程的安全性；同时将人工智能技术运用在电力系统调度工作之中，优化现有的调度方法，实现智能化的电力系统调度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明第一个实施例所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的流程示意图；

图2为本发明第一个实施例所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的语音识别流程示意图；

图3为本发明第一个实施例所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法的图像识别流程示意图；

图4为本发明第二个实施例所述的基于人工智能的电力调度智慧坐席实现系统的模块结构分布示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1～图3，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于人工智能的电力调度智慧坐席实现方法，包括：

S1：当语音识别模块100接收到上级调度员的调度指令后，通过语音识别模块100和面部识别模块200确认上级调度员的身份。

其中需要说明的是，语音识别模块100为语音识别芯片，例如NRK10语音识别芯片、LD3320A语音识别芯片，其内部嵌有语音识别算法(例如基于动态时间规整算法、基于参数模型的隐马尔可夫模型算法)，参照图2，利用语音识别芯片采集上级调度员的语音信息和识别调度指令，而后根据语音信息和构建的语音库，通过语音识别算法对上级调度员进行语音信息匹配，输出调度人员在信息库中的身份信息；参照图3，面部识别模块200利用采集摄像头进行调度人员的面部信息，并结合面部识别算法(例如模板匹配算法、局部保持投影算法)获取调度人员的面部特征，最后利用面部识别算法在构建的图像库中进行调度人员信息匹配。

语音库为利用卷积神经网络对历年检修过程中的录音数据进行语音数据挖掘，获得的电网调度人员的语音特征；图像库为利用卷积神经网络对电网调度人员的图像信息进行学习，获得的电网调度人员的面部特征。

通过语音识别模块100和面部识别模块200确认上级调度员的身份，若上级调度员的身份正确，则获取电力系统的运行数据和知识库模块300的调度方案；否则，则重新确认上级调度员的身份；其中，电力系统的运行数据包括：节点电流、电压及功率。

S2：根据运行数据并通过潮流计算和安全校核模块400进行潮流计算和安全校核，判断知识库模块300的调度方案是否符合电力系统的安全校核要求。

需要说明的是，知识库模块300为调度方案知识库，该调度方案库中的调度方案来源于：(1)调度专家的调度经验和现有的调度方案；(2)以现有的调度方案和专家经验，结合人工智能算法的学习和优化，以符合潮流计算、安全校核、开关操作票所需步骤少为目标，最终形成一套电网调度方案。

潮流计算和安全校核模块400用于计算电力系统潮流计算和调度方案的判别，具体的，基于数据采集及状态识别对数据采集与监视控制系统的数据进行数据聚合(指根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大)、智能分类(基于人工智能讲聚类之后的信息分为几大类，就像章节目录的感觉一样，增加效率)、实时识别(实时识别所采集到的电网运行数据)，并结合计算机电力系统潮流计算策略，根据潮流计算结果和配电网潮流要求(电网中各节点的电压，功率，电流的要求)，判断调度方案是否符合电力系统的安全校核要求(基于采集到的电力系统的运行数据，进行动热稳定性和额定值比对)。

若知识库模块300的调度方案符合要求，则向下级调度员发送调度指令；否则，则重新获取调度方案。

S3：通过语音识别模块100确认下级调度员的语音身份信息和调度指令语音信息。

若下级调度员的身份正确，则进行调度指令的规则判别；否则，则对不符合的调度员身份的情况进行调度员身份异常反馈；

若不符合调度指令的规则，则进行不符合调度规则反馈；否则，下级调度员则向上级调度员复述调度指令。

下级调度员复述调度指令时，等待上级调度员确认；若上级调度员确认调度指令无误，下级调度员执行所给调度指令；若上级调度员未确认调度指令，则向上级调度员反馈未确认调度指令。

为了对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例选择传统的数据增强方法和采用本方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。

传统的数据增强方法降噪效果差，导致图像识别的训练效果差，为验证本方法相对传统的数据增强方法具有较高鲁棒性，本实施例中将采用传统的数据增强方法和本方法分别对卷积神经网络进行优化测量对比。

模型的输入数据是网络的输入是一个4维tensor，尺寸为(128，32，32，3)，分别表示一批图片的个数128、图片的宽的像素点个数32、高的像素点个数32和信道个数3；

首先使用多个卷积神经网络层进行图像的特征提取，卷积神经网络层的计算过程如下步骤：

卷积层1：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数64，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。

卷积层2：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数128，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。

卷积层3：卷积核大小3*3，卷积核移动步长1，卷积核个数256，池化大小2*2，池化步长2，池化类型为最大池化，激活函数ReLU。

全连接层：隐藏层单元数1024，激活函数ReLU。

分类层：隐藏层单元数10，激活函数softmax。

参数初始化，所有权重矩阵使用random_normal(0.0，0.001)，所有偏置向量使用constant(0.0)，使用crossentropy作为目标函数，使用Adam梯度下降法进行参数更新，学习率设为固定值0.001。

为了进行对比实验，观测传统的数据增强方法和本方法的性能，两种方法同样训练5000轮，观察到loss变化情况、训练集准确率变化情况对比如下表。

表1：优化卷积神经网络训练结果对比表。

由上表可见，本方法不仅能使训练过程的loss更稳定，而且能使测试集的准确率提升至90％左右，优化效果明显优于传统的数据增强方法。

实施例2

参照图4，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于人工智能的电力调度智慧坐席实现系统，包括：

语音识别模块100：用于确认调度员身份和存储调度指令；具体的，语音识别模块100为LD3320语音识别芯片，语音识别模块100首先进行调度人员语音信息的采集，根据采集到的调度人员语音信息，结合内嵌的语音识别算法在语音库(利用卷积神经网络对历年检修过程中的录音数据进行语音数据挖掘，获得的电网调度人员的语音特征)中进行调度人员信息匹配，输出调度人员在信息库中的身份信息。

面部识别模块200与语音识别模块100连接，用于确认调度员的面部信息，以及对比语音识别模块100，二次确认调度员身份；具体的，面部识别模块100利用摄像头进行调度人员信息的采集，并结合面部识别算法获取调度人员的面部照片，最后利用面部识别算法在图像库(利用卷积神经网络对电网调度人员的图像信息进行学习，获得的电网调度人员的面部特征)中进行调度人员信息匹配。

知识库模块300与面部识别模块200连接：用于存储调度方案和向完成二次身份确认的调度员提供调度方案；具体的，知识库模块300可以为SQL(Structured QueryLanguage)数据库，调度方案来源于：(1)调度专家的调度经验和现有的调度方案；(2)以现有的调度方案和专家经验，结合人工智能算法的学习和优化，以符合潮流计算、安全校核、开关操作票所需步骤少为目标，最终形成的一套电网调度方案。

规则库模块400与知识库模块300连接，用于存储调度规则和对调度方案进行调度规则判断；具体的，调度规则为规则库中给出了在进行电力系统调度指令时所要遵循的基本规则，如操作的顺序和要求；规则库决定了电力调度智慧坐席系统所生成的调度指令和各条调度指令的顺序，对于电力系统的调度的科学性和准确性意义重大，规则库中包含主变压器操作规则、母线操作规则、线路操作规则、开关操作规则和二次设备的操作规则。

需要说明的是，电力系统的调度操作是指电气设备由一种使用状态转入另外一种使用状态，其状态分为运行、冷备用、热备用、停电、检修五种；电力系统调度操作中要遵循的一些规则如下：

(1)送电时应先电源侧后负荷侧，即先合电源侧的开关设备，后合负荷侧的开关设备。

(2)停电时应先负荷侧后电源侧，即先拉负荷侧的开关设备，后拉电源侧的开关设备。

(3)操作隔离开关时﹐断路器必须在断开位置；严禁带负荷拉、合隔离开关。

(4)线路停电时，在断开断路器后，先拉线路一侧的隔离开关，后拉母线侧的隔离开关,送电时则与此正好相反。

(5)变电站一台变压器需要检修时，需要变压器两侧的母联开关的状态；若母联开关处于断开状态，需要先将母联开关闭合使系统处于合环运行状态；确认系统处于合环运行状态后，再进行变压器运行转检修。

(6)两组变压器并列运行时，需要满足相位相同、接线组别相同、电压比相等、短路电压差不大于10％且容量比不超过3：1。

潮流计算和安全校核模块500与规则库模块400连接，用于对实施调度方案后的电力系统进行潮流计算和安全校核，并用于对调度方案的可行性进行判别；具体的，潮流计算和安全校核模块500基于数据采集及状态识别对SCADA数据进行数据聚合、智能分类、实时识别，结合计算机电力系统潮流计算方法，根据潮流计算结果和配电网潮流要求，判断调度方案是否符合电力系统的安全校核要求。

应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。

此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。

进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。

如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。