錢慧

摘 要：電力營業(yè)廳是國家網(wǎng)絡的第一線服務機構，是對電力營銷方向決策的基礎，人工智能操作電力營業(yè)廳服務理想的模式不僅可以有效提高服務的質量，還可以更加智能地發(fā)現(xiàn)并解決營業(yè)廳服務中的問題，并且做到對相關數(shù)據(jù)的記錄，并自主創(chuàng)建相關數(shù)據(jù)庫。人工智能為制定服務和生產(chǎn)戰(zhàn)略等方的決策提供全面的數(shù)據(jù)分析和支持，是當前我現(xiàn)電力營業(yè)廳創(chuàng)新服務的必由之路。鑒于此，文章結合筆者多年工作經(jīng)驗，對基于人工智能的電力營業(yè)廳創(chuàng)新服務應用提出了一些建議，僅供參考。

關鍵詞：基于人工智能;電力營業(yè)廳;創(chuàng)新服務應用

引言：該系統(tǒng)將為所有工作人員提供一個系統(tǒng)，使他們能夠在一段時間內完成任務，通過使用諸如智能處理、隨機學習、深入學習和視覺等人工智能技術，從行動廳的人工智能中獲取信息，在系統(tǒng)和用戶之間進行互動式對話。將電力材料、錄像和方案輔助核查技術結合起來，并在客戶咨詢和推廣服務的協(xié)助下進行能源方案輔助審計，加強人工智能服務合理化。

1、新一代人工智能技術特點

1.1深度學習

DL的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，含多隱含層的感知器就是一種典型深度學習結構。同時，DL還可以憑借無標簽的數(shù)據(jù)進行學習，無需依賴監(jiān)督信息的指導。在電力系統(tǒng)中的很多問題中，對大量數(shù)據(jù)的標記往往耗時耗力甚至是不可行的，在這種情況下，無監(jiān)督學習可以自動抽取高層特征，突破了樣本難以標記的問題。深度信念網(wǎng)絡（deepbeliefnet，DBN）、堆疊自編碼器（stackedauto-encoder，SAE）、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等皆為典型的無監(jiān)督深度學習模型。該類方法的主要特點是：①樣本數(shù)據(jù)需求規(guī)模大，深度學習模型復雜度高，需要有足夠的數(shù)據(jù)來支撐模型的訓練;②需要有高效的計算環(huán)境與數(shù)據(jù)存儲能力來支撐訓練過程中的大量數(shù)據(jù)計算;③作為黑箱模型，數(shù)學理論支撐不足，在參數(shù)確定上缺乏理論指導，可解釋性差;④模型復雜，參數(shù)眾多，訓練速度較慢。

1.2遷移學習

①隨著時間推移原先樣本數(shù)據(jù)不可用;②僅有極少量有標簽樣本，不足以完成網(wǎng)絡的訓練;③經(jīng)過長時間訓練好的網(wǎng)絡因為放到其他地區(qū)同一問題不再適用。這些問題的存在是因為無論是深度學習還是強化學習都具有領域垂直性，即這個領域越垂直、越細越效果好。有時候訓練一個模型的代價還是比較大的。因此需要有相似問題間模型通用性的研究。TL是一種運用已存有的知識對不同但相關領域問題進行求解的機器學習方法。遷移已有的知識來解決新的問題，源任務與目標任務之間越相似，遷移就越容易，遷移效果也越好。

1.3人工智能基礎技術介紹

（1）模糊控制技術。模糊集合理論為控制技術擺脫建立精確數(shù)學模型提供了手段，使控制系統(tǒng)像人一樣基于定性的模糊的知識進行控制決策成為可能。在模糊控制系統(tǒng)中，能夠將人的控制經(jīng)驗和知識包含進來，從這個意義上說，模糊控制是一種智能控制。（2）神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術。神經(jīng)網(wǎng)絡具有高速并行處理信息的能力，這種能力適于實時控制和動力學控制;神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的自適應能力和信息綜臺能力，這種能力適用于復雜系統(tǒng)、大系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)的控制;神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性特性適用于非線性控制神經(jīng)網(wǎng)絡具有學習能力，能夠解決那些用數(shù)學模型或規(guī)則描述難以處理的控制過程。（3）專家控制技術。專家控制技術是基于人工智能中專家系統(tǒng)的控制技術。系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)，它主要面向各種非結構化問題，其能處理定性的，發(fā)式或不確定的知識信息，經(jīng)過各種推理過程到達系統(tǒng)的任務目標。（4）學習控制技術。學習控制技術是基于人工智能中機器學習理論的控制技術。學習的意義主要是指自動獲取知識、積累經(jīng)驗、改善知識性能。（5）分層遞階控制技術。在分層遞階控制中，上層的作用主要是模仿人的行為功能，因而主要是基于知識的系統(tǒng)。所實現(xiàn)的規(guī)劃、決策、學習、數(shù)據(jù)的存取、任務的協(xié)調等，主要是對知識進行處理。層的作用是執(zhí)行具體的控制任務，主要是進行數(shù)值操作和計算。

2、基于人工智能的電力營業(yè)廳體系

2.1業(yè)務管理系統(tǒng)

根據(jù)相關部部門要求，當前的電力營業(yè)廳需要根據(jù)自身發(fā)展條件，建立合理的業(yè)務管理系統(tǒng)，做到業(yè)務流程數(shù)據(jù)化、業(yè)務信息實時話、信息收集準確化、信息保留安全化、信息查詢便捷化。在電力營業(yè)廳的發(fā)展中，以往業(yè)務信息可以為其發(fā)展提出合適的理論基礎。

2.2基于大數(shù)據(jù)平臺的智能營業(yè)廳系統(tǒng)支撐平臺建設

（1）運維管理子系統(tǒng)。終端檔案管理：管理智能營業(yè)廳終端檔案，包括檔案錄入，檔案編輯，檔案刪除，檔案查詢等功能。終端故障管理：管理智能營業(yè)廳終端故障，包括故障收集、故障查詢、故障編輯、故障處理等功能。終端版本管理：管理智能營業(yè)廳終端軟件版本，包括版本新增、版本編輯、版本刪除、版本查詢、版本升級等功能。終端業(yè)務管理：管理智能營業(yè)廳終端業(yè)務功能，包括自助業(yè)擴業(yè)務、智能填單業(yè)務、綜合查詢業(yè)務。營業(yè)網(wǎng)點管理：管理智能營業(yè)廳智能排隊機網(wǎng)點，包括網(wǎng)點新增、網(wǎng)點查詢、網(wǎng)點編輯。數(shù)據(jù)集中管理：管理智能營業(yè)廳排隊機網(wǎng)點數(shù)據(jù)集中、分析。（2）雙向互動子系統(tǒng)。辦理預約：用戶可通過短信平臺、微信平臺、手機智能應用軟件進行辦理預約，系統(tǒng)將預約信息碼和預約地點及預約時間通過發(fā)送給用戶，用戶可根據(jù)預約的時間到營業(yè)廳辦理業(yè)務，避免排隊。信息查詢：用戶可通過短信平臺、微信平臺、手機智能應用軟件進行信息查詢，查詢內容包括用戶信息、電費信息、欠費信息等。業(yè)務咨詢：用戶可通過短信平臺、微信平臺、手機智能應用軟件進行服務咨詢，可咨詢各類業(yè)務辦理流程，所需證件等信息。（3）設備接入。對營業(yè)廳現(xiàn)有設備進行調研，包括智能排隊機、營業(yè)廳雙屏、評價器、LED顯示屏、自助繳費終端等。對于適合改造的設備相應軟硬件，實現(xiàn)統(tǒng)一接入的接口注冊，業(yè)務系統(tǒng)接口調用等接口交互功能;對于無法改造的老舊設備，考慮進行更新。

3、智能機器人的應用模式

在進行關于電力營業(yè)廳中的智能應用中，需要加強對智能機器人在電力營業(yè)廳中的應用模式，首先需要側重于一個強大的智能搜索引擎、明智的知識應用、綜合知識管理、個性化的知識表述，從而達到全面降低服務失誤率。根據(jù)電力營業(yè)廳相關服務要求，建立了一個關于共同服務智能語言知識庫。并不斷開發(fā)具有持續(xù)學習的能力人工智能處理設備在實際操作中，需要對人工智能的每一次服務進行評估，保證人工智能服務的效果，并及時對用戶體驗后的信息反饋進行處理，不斷優(yōu)化人工智能在電力營業(yè)廳中的營業(yè)服務效果，在提高客戶滿意度的同時，促進企業(yè)的不斷進步。

結束語：綜上所述，隨著我國當前對于電力智能化與信息化建設的不斷深入，現(xiàn)如今的電力行業(yè)急需進行轉型升級。本文根據(jù)基于人工智能電力營業(yè)廳創(chuàng)新服務應用為例，基于人工智能技術分析，從而通過利用智能營業(yè)廳可以更加深入地了解電力的各項數(shù)據(jù)，同時，還可以更加了解用戶對電力的需求。

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