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      分布式光伏人工智能檢索應(yīng)用實(shí)踐

      2020-06-29 07:21:29吳昌李震任嫻婷謝永勝
      機(jī)電信息 2020年12期
      關(guān)鍵詞:語音識(shí)別人工智能

      吳昌 李震 任嫻婷 謝永勝

      摘要:新能源大量入網(wǎng)使得調(diào)度員調(diào)控難度加大,分布式光伏數(shù)據(jù)分布在不同的應(yīng)用系統(tǒng)中,調(diào)度員人工檢索統(tǒng)計(jì)分布式電源困難。鑒于此,采用人工智能語音技術(shù),開發(fā)了分布式光伏人工智能檢索系統(tǒng),能夠通過語音進(jìn)行分布式光伏的檢索與統(tǒng)計(jì),檢索結(jié)果呈現(xiàn)方式多樣,縮短了計(jì)算人員數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間。

      關(guān)鍵詞:人工智能;分布式光伏;語音識(shí)別;語義理解

      0? ? 引言

      隨著我國對可再生能源的重視,越來越多的分布式電源加入電網(wǎng),高滲透率分布式電源接入改變了電網(wǎng)結(jié)構(gòu)[1],對傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)度沖擊較大[2-3],引起了電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)的深刻變革。

      分布式光伏作為可再生能源的重要組成部分,近年來在衢州快速發(fā)展,光伏最大出力占衢州全社會(huì)最高負(fù)荷的40%以上,在電網(wǎng)計(jì)算時(shí),忽略分布式光伏的傳統(tǒng)做法將導(dǎo)致電網(wǎng)計(jì)算結(jié)果不再準(zhǔn)確,在計(jì)算時(shí)必須對分布式光伏的出力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從而對分布式光伏日常數(shù)據(jù)管理提出了更高的要求。

      由于分布式光伏存在數(shù)量多、分布廣、增長快等特點(diǎn),分布式光伏模型與電網(wǎng)模型耦合度較弱,難以準(zhǔn)確快速獲取與計(jì)算相關(guān)的分布式光伏數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的基于Excel進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總的方式效率難以滿足計(jì)算的需要,需要采用新的思路來解決分布式光伏檢索問題。

      人工智能技術(shù)的發(fā)展及在電網(wǎng)調(diào)控領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐[4-5],使得利用人工智能技術(shù)快速檢索分布式光伏數(shù)據(jù)成為可能。

      1? ? 分布式光伏人工智能檢索設(shè)計(jì)思路

      1.1? ? 分布式光伏檢索核心需求

      目前分布式光伏人工智能檢索主要存在以下業(yè)務(wù)需求:

      (1)利用語音技術(shù),能夠根據(jù)電壓等級檢索、統(tǒng)計(jì)不同容量的光伏出力。

      (2)能夠根據(jù)饋線檢索并統(tǒng)計(jì)光伏容量、出力數(shù)據(jù)。

      (3)能夠根據(jù)變電站、母線、主變統(tǒng)計(jì)光伏出力數(shù)據(jù)。

      (4)能夠根據(jù)計(jì)算需要,按時(shí)段、類別、名稱等進(jìn)行檢索和統(tǒng)計(jì)。

      1.2? ? 分布式光伏人工智能檢索難點(diǎn)

      分布式光伏數(shù)據(jù)既包含相關(guān)臺(tái)賬數(shù)據(jù),又包含實(shí)時(shí)量測數(shù)據(jù),由于分布式光伏資產(chǎn)性質(zhì)上基本不屬于電網(wǎng)公司,普遍存在著與電網(wǎng)設(shè)備之間的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)較弱的現(xiàn)象,臺(tái)賬與量測關(guān)聯(lián)性不強(qiáng),無法從電網(wǎng)設(shè)備角度出發(fā)進(jìn)行有效的查詢與統(tǒng)計(jì)匯總,需要進(jìn)行光伏數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作。

      光伏數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作首先要實(shí)現(xiàn)光伏模型與電網(wǎng)模型的拓?fù)潢P(guān)聯(lián),其次要實(shí)現(xiàn)光伏量測數(shù)據(jù)與臺(tái)賬參數(shù)的統(tǒng)一。

      2? ? 分布式光伏人工智能檢索架構(gòu)設(shè)計(jì)

      分布式光伏人工智能檢索架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。

      支撐層1:支撐層主要完成系統(tǒng)必要的支撐工作,如進(jìn)行接口開發(fā),從第三方系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入,完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作,并進(jìn)行圖形化建模,實(shí)現(xiàn)分布式光伏量測數(shù)據(jù)與參數(shù)、電網(wǎng)拓?fù)涞挠袡C(jī)統(tǒng)一。

      支撐層2:包括語音輸入設(shè)備(話筒)、電話網(wǎng)接入交換機(jī)、電話語音卡,此部分主要完成語音的輸入。

      軟件服務(wù)層3:此部分主要實(shí)現(xiàn)分布式光伏語音檢索相關(guān)服務(wù)封裝,如構(gòu)建語義模型與應(yīng)用場景,實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字、語義識(shí)別與轉(zhuǎn)換,并根據(jù)查詢結(jié)果輸出相應(yīng)的語音、圖形及文字服務(wù),這些功能需要第三方語音平臺(tái)的支撐,并完成語音模型的訓(xùn)練。

      應(yīng)用層4:提供與用戶交互的軟件界面,實(shí)現(xiàn)分布式光伏的人工智能查詢與輸出,輸出結(jié)果包括語音輸出、文字輸出、圖表輸出。

      一個(gè)完整的查詢過程包括以下環(huán)節(jié):

      (1)系統(tǒng)前端通過話筒或電話,獲取語音輸入。

      (2)系統(tǒng)啟動(dòng)語音識(shí)別服務(wù),識(shí)別出語音內(nèi)容與人員。

      (3)系統(tǒng)啟動(dòng)語義識(shí)別服務(wù),識(shí)別出對話語義與意圖

      (4)系統(tǒng)使用意圖與實(shí)體從服務(wù)層中獲取JSON數(shù)據(jù)。

      (5)系統(tǒng)根據(jù)JSON數(shù)據(jù)分類查詢分布式光伏數(shù)據(jù)。

      (6)根據(jù)查詢類別分別推送查詢結(jié)果。

      3? ? 關(guān)鍵技術(shù)

      3.1? ? 語音識(shí)別與語義理解

      語音識(shí)別是人工智能檢索的難點(diǎn),為了能準(zhǔn)確識(shí)別不同說話人的說話內(nèi)容,摒棄因環(huán)境噪聲、說話人的地方口音差異而引起的識(shí)別干擾,采用了定制化語音服務(wù)對不同查詢?nèi)说恼Z音模型進(jìn)行訓(xùn)練,經(jīng)過一段時(shí)間訓(xùn)練,使得識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

      讓計(jì)算機(jī)能夠理解說話人所說話的語義并進(jìn)行正確響應(yīng),使計(jì)算機(jī)具有具有較高的智能性,技術(shù)挑戰(zhàn)性比較大。在語義識(shí)別領(lǐng)域,微軟的LUIS具有較強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢,它采用深度學(xué)習(xí)的NLU解決方案,具有一定行業(yè)領(lǐng)先性,它通過意圖(intent)與實(shí)體模型(entity)的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)對語義的理解與變量的提取,實(shí)用化程度高,通過多維詞嵌入的特征提取,完成對語義的理解。

      3.2? ? 自動(dòng)圖形建模

      分布式光伏數(shù)據(jù)量較大,其與電網(wǎng)耦合度較低,因此提取電壓等級、饋線、光伏容量等多個(gè)維度的信息,根據(jù)所接入的饋線,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)與饋線的圖形化建模,滿足從電網(wǎng)設(shè)備角度查詢分布式光伏的需要。

      3.3? ? 智能響應(yīng)

      當(dāng)識(shí)別出意圖之后,可以根據(jù)檢索意圖類型與變量,分別調(diào)用相應(yīng)的服務(wù),獲取服務(wù)結(jié)果后,向客戶端推送結(jié)果,智能化地應(yīng)答檢索需求,實(shí)現(xiàn)不同類別檢索需要。

      4? ? 應(yīng)用情況

      系統(tǒng)前端采用.Net Framework 4.8 WPF技術(shù)開發(fā),客戶端采用Frame技術(shù)實(shí)現(xiàn),客戶既可以通過傳統(tǒng)的鼠標(biāo)鍵盤方式進(jìn)行查詢檢索,也可以通過語音輸入,輸出結(jié)果包含語音、文本、列表,基本滿足光伏智能檢索需要。系統(tǒng)上線后,經(jīng)過一階段的語義模型調(diào)優(yōu),應(yīng)答準(zhǔn)確率較高。

      5? ? 結(jié)語

      衢州公司應(yīng)用分布式光伏人工智能檢索系統(tǒng)以來,取得了良好的效果,真正意義上做到了由人工智能代替人工完成分布式光伏的檢索,有效縮短了電網(wǎng)運(yùn)行方式的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間。檢索系統(tǒng)能夠完成90%以上日常檢索統(tǒng)計(jì)工作,有效解放了生產(chǎn)力,達(dá)到了預(yù)期的目的。

      [參考文獻(xiàn)]

      [1] 王洪坤,王守相,潘志新,等.含高滲透分布式電源配電網(wǎng)靈活性提升優(yōu)化調(diào)度方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2018,42(15):86-93.

      [2] 黃強(qiáng),呂振華,韓華春,等.光伏電站并網(wǎng)運(yùn)行典型問題分析[J].電氣開關(guān),2018,56(4):29-32.

      [3] 趙若言.語音識(shí)別技術(shù)在人工臺(tái)智能化應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2018(17):141-142.

      [4] 吳昌,留益斌,李震,等.人工智能調(diào)控電話答錄系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)踐[J].農(nóng)村電氣化,2019(5):49-50.

      [5] 竇建中,羅深增,金勇,等.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力調(diào)度語音識(shí)別研究及應(yīng)用[J].湖北電力,2019,43(3):16-22.

      收稿日期:2020-03-04

      作者簡介:吳昌(1982—),男,浙江衢州人,工程師,從事電力調(diào)度工作。

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