人工智能語音交互技術在電力調控領域的應用

劉宏 郝乾嘯 蕭嘉榮

（廣東電網有限責任公司東莞供電局 廣東省東莞市 523000）

隨著智慧經濟時代全面來臨，《2020年國務院政府工作報告》正式提出重點支持“兩新一重”，發展新型基礎設施建設，進行5G 基站、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七大領域建設，而新基建離不開電力作為支撐保障。當下，隨著用電規模的增長，面對發輸變配調各環節信息和數據量的不斷增長，電力調度系統對信息數據的傳輸和分析處理速度要求也在不斷增加，而電力調度的穩定運行的重要性對電力系統不言而喻。人工智能技術廣泛涉及到人機模式交互、程序自動化執行等多個領域，具有極強的信息處理能力，借助現代科學技術能夠有效實現電力調控工作模式的自動化、程序化、智能化，其中語音交互技術同傳統調控工作的結合也成為當下提高調控操作業務效率、進一步保障全體國民安全穩定用電的重要研究課題。

1 基于語音交互的調控程序化操作技術革新構想

1.1 傳統調度工作局限性分析

調控中心作為電網的生產指揮中心，是堅強智能輸電網的神經中樞，是保障智能電網運行和發展的核心機構，是一個集合大量規則、專家經驗的知識密集型“大腦”，擁有各種電網運行數據、規程規范、處置方案，但調度員每天需撥打100 多個電話，實時監控上千條電力信息，早晚高峰時期，數十通電話一齊涌入，調度員需同時協調4-6 個執行單位，故障現場也要長時間等待，工作需要運行人員進行大量的經驗知識關聯，在進行調控操作指令生成、命令交互下發等常規工作場景下存在大量重復性“人腦勞動”，同時在指令發布、回簽確認時通過在線電話形式，在工作繁忙期對個人精力、體力要求均較大。

1.2 基于語音交互的程序化操作

針對上述情況，有必要通過技術創新，采用人工智能技術協助運行人員對電網日常操作和故障處理進行輔助決策和判斷。近年來，智能機器人、專家系統、自然語言處理和深度學習等人工智能理論和技術日益成熟，應用領域逐漸擴大，大數據、云計算技術的發展也為電網運行海量數據的感知分析提供了技術支撐，為建設“智能調度、智慧調度”提供了技術可行性。

基于人工智能的程序化操作，可以通過建立人機語音交互模塊，利用語音識別、自然語言解析技術識別解析操作人員的語音數據并執行相應的業務功能，具有智能化程度高、人機交互人性化的特點，提高人員操作的響應速度，節省調度員信息處理及操作時間，減輕運行人員的工作量和工作壓力。

圖1

2 基于語音的人機智能交互技術研究

2.1 調度人機語音交互技術研究

現有調度工作的一大重難點在于，隨著用電規模以年7%的速度增長，各級調度尤其是低電壓等級調度工作量高速增長，同一時間要執行下達的工作指令繁多，電話下令一天達百余通，同時還需要調度員兼顧調度主站中反饋的設備狀態、考慮電網設備操作對電網供電的影響，兼顧五防操作等等，而傳統工作模式下，有經驗的調度員通常需要長時間培養，因此導致調度工作有極大壓力。而語音交互技術可以進行調度協同，通過語音調取操作管理信息，與現有調度操作票結合，通過語義解析，自動將設備三重編號名稱、操作類型、備注信息等信息識別，實現操作命令的智能生成、智能搜索，并結合語音合成實現調度命令語音下令，大幅提高工作效率。

2.2 調控語音識別

語音識別技術，即將自然語音信號轉化為計算機可識別的文本文件或可執行的命令的一種技術，其功能的實現主要由語音特征提取、模式匹配、參考模式庫三個組成部分共同完成。語音識別程序在接收到語音信號后，首先進行預處理，然后通過語音域分析來提取各類語音參數，并將其與參考模式庫中的語音模式信息進行匹配，最終選擇最優的匹配結果，得出語音識別結果。電力調控領域相關業務數據中，含有特定的廠站、線路名稱等大量的專有名稱，同時也含有大量的監控信號、倒閘操作等方面的行業術語，通過使用常規的語音語料庫基本不可能實現調度工作的語音交互轉型，因此搭建針對特定電網的電力語料規則庫，是對調控業務數據進行語音識別的基礎和關鍵。

針對調控專業語料庫的構建，本研究通過使用大量調度規程、設備操作規范、電網模型庫、歷史操作票在常用語音語料庫的基礎上進行訓練，建立調控專業語料庫，用以支撐將調度語音、工作對話、說話信息精準轉化為文字，提供給人機之間智能交互、對話使用，構建語音識別模型在解析過程中精確分詞，自動識別電網信息關鍵字、關鍵詞，如設備參數信息、操作術語信息、工作內容信息，轉化為結構化信息進行存儲及查詢。

表1：設備類型規范表

表2：操作相關術語

2.3 調控語義解析

與常規交流過程相比，調控專業的語義解析更偏向于提取語音、文字信息內的有效關鍵信息，并同電力模型進行匹配，精準識別表述對象，因此要針對數據不標準、不規范的情況進行標準化處置，包括：設備類型信息處置、序號類信息處置、數字類信息處置、廠站設備命名習慣等。

設備類型信息處置：同一個設備類型，可能有不同的名稱描述，需要在分析之前對相關信息進行標準化處置，方便后續對設備的定位與辨識。表1 為主要設備的類型名稱規范表。

序號類信息處置：對于變壓器、電容器、電抗器、站用變等，有“1#變壓器、#1 變壓器、1 號變壓器、變壓器1”等多種不同的寫法，需要進行規范化處置。在處置的過程中，注意信息之間的分割。比如針對1#電容器間隔，對應的開關編號為231，有些不規范的文本描述中，會把開關編號、電容器序號混寫在一起，寫成“2311#電容器”；在分析的過程中，需要根據變電站信息查找包含的電容器列表，根據拓撲判斷電容器包含的開關編號信息，根據電容器、開關編號的組合，將文本分割為231、1#電容器這樣的信息組合。

數字類信息處置：針對數字（比如XX 三線中的“三”），可能有漢字、阿拉伯數字、羅馬數字、不規范的羅馬數字（比如Ⅲ可能會用英文字母組合III 代替），需要對多種寫法的數字進行統一。在此過程中，處理的目標信息是單獨的數字，注意不要對設備編號、保護型號等信息中的數字信息造成干擾。

廠站設備命名習慣：廠站名稱，可能叫XX 站或者XX 變電站，XX 廠或者XX 電廠、XX 火電廠等，需要對廠站名稱進行規范化處理。線路名稱，有些地方根據不同廠站有不同的書寫習慣（比如A 站和B 站之間的線路，在A 站叫做AB 線，在B 站叫做BA 線），需要進行規范性處理。如圖1 所示。

3 調控專業語料庫訓練

3.1 電力領域通用信息生成基礎語料庫

電力調控業務數據中，包含電壓等級、設備類型等基礎的配置信息，這類信息為各級調度通用結構化信息，是通過分詞進行文本分割、設備定位的基礎元素，建設調控專業語料庫第一步即根據這類數據各種可能的寫法，生成基礎語料庫。

電壓等級：目前我國電網中包含1000kV、750kV、500kV、330kV、220kV、110kV、66kV、35kV、10kV、380V 等不同的電壓等級。在處理的過程中，還要考慮各種不規范寫法的問題，例如字母大小寫識別應為kV、或采用漢字“千伏”。

設備類型：電力數據文本中的設備類型信息，是定位、識別設備信息的關鍵。電網輸變電設備中，包含變壓器、母線、線路、開關、刀閘、電容器、電抗器、站用變、PT、CT、避雷器等多種類型一次設備，每類設備又有不同的命名規則，需要將設備類型信息加入基礎語料庫，并增補。

3.2 電網模型信息專項預料訓練

電網模型中，包含廠站、線路名稱、設備（開關刀閘等）編號等信息，需要根據特定電網模型，自動生成當地特有的模型語料庫。隨著電網模型的變化，模型語料庫是需要持續更新的。

對于廠站名稱、線路名稱來說，這些信息對于某個特定的調控中心來說是唯一的，可以直接加入到模型語料庫。

對于開關、刀閘、地刀、變壓器、母線、電容器、電抗器等設備的編號方式、廠家、設備型號信息進行專項學習，根據標準的五段式命名方法，生成基于廠站、電壓等級、設備類型等限定條件的電氣設備模型語料庫，其中設備生產廠家、型號，可以從設備部側的設備臺帳信息中獲取。

3.3 調控業務專業術語語料訓練

根據操作、檢修、遙信等業務的分類及業務特點，生成不同專題特定的語料庫。

表3

操作術語：電網倒閘操作過程中，必須編寫操作票。操作術語有著相對規范的命名要求，通過對調度規程中操作術語部分進行自學習，結合歷史操作票中的操作命令，生成、完善操作術語語料庫。

操作術語語料庫中，包含設備狀態的命名，也包括各逐項令、綜合令的術語描述。針對逐項令、綜合令各類操作命令的語料規則中，不僅僅包含命令的關鍵字，還包含不規范關鍵字的變體、命令的解析規則等。

操作相關的術語如表2 所示。

檢修：根據檢修的設備、工作內容，對檢修工作的特征點進行提取，將各類工作的關鍵詞匯加入到檢修語料庫中。在提取關鍵詞匯的時候，要考慮各項工作是否需要停電、是否需要退出保護、是否需要核定相、保護是否需要測相量等信息。

遙信：根據不同電壓等級、不同類型、不同原理的設備可能發出的信號，以及針對設備信號合并之后的信號描述，提取信號特征點，形成遙信語料庫中。在語料庫中，要考慮針對同一信號的不同描述（比如某開關的“三相不一致出口”，有些地方可能叫做“非全相出口”）。

4 基于語音識別的程序化操作應用

4.1 語音生成操作指令

語音生成操作票指令，主要可提供給調控人員通過語音描述操作任務進行操作票的自動生成，通過語音交互自動將調度語音、工作電話、對話信息轉化成文字，再經由自然語言解析、分詞識別、語義解析等技術對文字信息進行解析，在解析過程中自動識別電網信息關鍵字、關鍵詞，比如操作術語信息、工作內容信息、操作設備信息等。同時根據提取的關鍵信息通過專家系統與操作票智能推理機生成標準操作票。基于語音識別技術的寫票過程可以使調度人員通過自然的說話方式實現操作票的自動生成，因此能夠大大提高調度員的工作效率，減輕其工作量，使調控人員在遇到電網突發事故時可快速完成操作指令編寫，提高事故處理速度。

4.2 語音下令語音回令

通過同調度電話系統對接，將實時通話改為語音下令回令，自動識別語音采集的數據語義，進行程序化操作。調度員電話下令時，通過智能語音識別技術，與調度操作命令內容進行比對，利用文本內容與語音信息在關鍵字上的校核，實現對下令、現場復誦、回令內容進行安全防誤判斷和有效監護。如表3 所示。

4.3 多倫交互式語音問答檢索

采取語音問答形式進行人機交互，可應用于調控人員工作操控，將現在鼠標+人腦的操作模式改變為語音+鼠標+人腦的操作模式，實現程序和信息數據的精確制導，調度員可以在各個界面間頻繁切換，不必記錄程序路徑和程序中繁雜的按鈕位置，解放思想，解放雙手，讓調度員工作更加輕松和高效。

語音檢索問答模塊通過采集調控人員的語音數據進行數據解析，并根據解析結果執行相應的業務功能，實現調度日志信息查詢、操作票查詢、檢修單信息查詢等。

5 結語

基于語音交互技術可以實現調控中心現有調控管理工作的智能化升級，通過電力領域的專有模型、歷史數據、規程文檔構建調控專業語料庫和調控語義識別模型，并依此進一步實現智能人機交互，對口述內容予以信息識別，并采用NLP、分詞等技術進行語義的解析識別，通過與其他系統建立交互接口的方式，形成聯合控制通道，最終實現通過語音的程序化成票、下令、回簽、統計、查找等全部工作任務，可以大幅有效減輕人工壓力，提升調控工作的執行效率。