石 磊
(上海宏力达信息技术股份有限公司)
随着社会的发展,人们对电力需求不断增加,配电网规模也随之变大,电力用户数量不断增长[1]。配网生产指挥中心作为配网业务枢纽,一方面接入的信息化系统众多,信息数据日益增加而利用效率不断降低[2];另一方面因配网生产指挥面广,存在大量简单重复串行的机械流程,不仅指挥效率低,易造成配网生产指挥业务“枢纽拥堵”效应[3]。因此配网生产指挥业务迫切需要流程再造,利用人工智能技术提升效率[4]。
在此领域,部分学者已经率先开展了研究工作。文献[5]提出电网调控操作智能助手的方案,通过态势感知电网异常和事故点,为操作人员提供智能辅助决策。文献[6]研究了基于DNN-HMM神经网络的原理和特点,通过声学模型训练和语料制作,应用于D5000厂区提高工作效率。文献[7]基于电网调控业务现状和痛点,提出“虚拟调度员”概念,但仅对相关技术进行研究,缺少实际案例的设计和验证过程。
本文提出通过机器学习配网线路调度规程、专家经验、电网业务数据后,利用语音识别、语义理解、多轮人机对话等技术,实现“虚拟调度指挥员”。并将研究成果应用于国网某省级公司配网分支线计划检修和配网主干线计划检修的生产环境中。
配网生产指挥中心主要工作分布于配网主干线和配网分支线。配网主干线调度工作过程包括调度员根据计划检修开具主干线操作票,依照工作步骤通过与现场人员电话交互完成配网主干线的调度指挥工作。……