一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法

    公开(公告)号:CN111382564B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202010206140.X

    申请日:2020-03-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法,其技术特点是:自动采集监控告警数据并通过通信网络实时汇总到主站侧,系统自动检测新发生的告警设备及告警信号;获取关联设备节点的告警信号集合;建立电网监视事件分析模型库并将告警信号集合输入到监控事件分析模型中,自动聚合分析出电网事件信息;根据预设权限及用户定制,将电网事件信息自动发送到用户终端。本发明设计合理,其采用自然语言处理技术和大数据分析算法,实现调控运行海量数据信息面向岗位职责和自定制的主动精准个性化智能推送功能,具有实时性强、准确可靠、使用方便等特点,提升了人机交互体验和信息获取效率。

    一种基于自然语言处理技术的电力调度语素抽取方法

    公开(公告)号:CN108417209A

    公开(公告)日:2018-08-17

    申请号:CN201810173630.7

    申请日:2018-03-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于自然语言处理技术的电力调度语素抽取方法,其主要技术特点是:根据电力调度日志的录音材料建立调度日志音素词典;用建立好的调度日志音素词典自动匹配录音转化的文字,生成结构化数据;根据录音转化的文本,自动匹配相对应的场景,然后转为结构化数据并载入日志;对于故障场景的语音,将语音处理为结构化数据;根据结构化数据的内容,提取故障的语义;根据故障的语义直接匹配故障处理库,找出对应的故障处理步骤。本发明设计合理,对于调度日志的语义识别,准确率可以达到92%;对于场景的对话,准确率可以达到85%,使得电力调度调节语素抽取更加准确、方便,满足了电力调度语素抽取精度的需要,可广泛用于电力调度应用领域。

    一种基于电力调度系统的语音识别模型的建立方法

    公开(公告)号:CN108447475A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810173642.X

    申请日:2018-03-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于电力调度系统的语音识别模型的建立方法,其主要技术特点是包括步骤1、采用HMM模型和深度神经网络建立基于电力调度系统的声音模型;步骤2、采用统计语言模型方法建立基于电力调度系统的语言模型。本发明采用HMM(隐马尔科夫)和DNN(深度神经网络)的技术建立电网专属行业声学模型以及基于N-Gram语音模型,有效提高了语音识别的准确率和工作效率,并消除了误差,能够较好地满足电力调度行业语音识别的需要,经在华中电网试验表明,华中电网发输电计划调整、山火场景、一次设备操作(转状态)和故障汇报四个工作场景连续语音识别实验准确率达到85%以上,具有广泛的应用前景。

    一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法

    公开(公告)号:CN111382564A

    公开(公告)日:2020-07-07

    申请号:CN202010206140.X

    申请日:2020-03-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于网络拓扑的电网监视告警事件化分析及推送方法,其技术特点是:自动采集监控告警数据并通过通信网络实时汇总到主站侧,系统自动检测新发生的告警设备及告警信号;获取关联设备节点的告警信号集合;建立电网监视事件分析模型库并将告警信号集合输入到监控事件分析模型中,自动聚合分析出电网事件信息;根据预设权限及用户定制,将电网事件信息自动发送到用户终端。本发明设计合理,其采用自然语言处理技术和大数据分析算法,实现调控运行海量数据信息面向岗位职责和自定制的主动精准个性化智能推送功能,具有实时性强、准确可靠、使用方便等特点,提升了人机交互体验和信息获取效率。

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