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        “人工智能技術(shù)電力研究與應(yīng)用”特約專欄寄語

        2020-03-27 07:09:02任瑩
        云南電力技術(shù) 2020年1期
        關(guān)鍵詞:工單桿塔臺(tái)風(fēng)

        特約主編簡介

        任瑩:碩士,高級(jí)研發(fā)工程師,昆明能訊科技有限責(zé)任公司一級(jí)技術(shù)專家。主要從事電力大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域研究。近年來,主持完成1項(xiàng)南方電網(wǎng)信息化項(xiàng)目,6 項(xiàng)云南電網(wǎng)信息化項(xiàng)目,10 余項(xiàng)云南電網(wǎng)科技項(xiàng)目。其中“基于電網(wǎng)資產(chǎn)管理的一體化生產(chǎn)管理平臺(tái)”獲南方電網(wǎng)科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、云南電網(wǎng)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng),“電力全數(shù)據(jù)資產(chǎn)服務(wù)中心智能構(gòu)建技術(shù)研究與應(yīng)用”獲中國電力協(xié)會(huì)科技創(chuàng)新一等獎(jiǎng),“基于客戶服務(wù)和可靠供電的智能營配技術(shù)研究及工程示范”獲云南電網(wǎng)科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng),“基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測研究及應(yīng)用”獲云南電力行業(yè)創(chuàng)新成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。

        特約專欄寄語

        人工智能可細(xì)分為機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、語音交互、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等核心技術(shù),隨著使能技術(shù)的發(fā)展,大量的企業(yè)積極探索人工智能技術(shù)與行業(yè)的融合。在當(dāng)代人工智能技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代背景下,電網(wǎng)企業(yè)越來越注重借助當(dāng)前先進(jìn)的技術(shù)手段,提升電網(wǎng)生產(chǎn)、管理、運(yùn)作模式的智能化水平。特別是對(duì)于電力領(lǐng)域擁有大量設(shè)備和海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)(設(shè)備規(guī)模超過千萬、數(shù)據(jù)量超過千億),迫切需要大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用來輔助,為電力的精益化管理和用戶服務(wù)水平的提升提供輔助支撐。本專題集中刊出了3 篇論文,對(duì)人工智能技術(shù)在電網(wǎng)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響、工單文本分類、桿塔數(shù)據(jù)分類應(yīng)用上進(jìn)行了深入討論。

        任瑩

        2020 年01 月

        特約專欄文章摘要

        文章一摘要:本文介紹了工單文本分類的理論和應(yīng)用,并對(duì)文本分析的分詞、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)方法進(jìn)行了描述?;陬A(yù)訓(xùn)練BERT模型提出了95598客服工單自動(dòng)分類的方法,設(shè)計(jì)了電力客服工單自動(dòng)分類的流程,最后通過一個(gè)實(shí)際的案例對(duì)算法模型進(jìn)行校驗(yàn),并與傳統(tǒng)的文本挖掘方法進(jìn)行了對(duì)比。算例的結(jié)果表明,所使用的工單分類算法能顯著提高分類的準(zhǔn)確性,在分類效率上也較高。

        文章二摘要:在輸電線路三維可視化自動(dòng)建模場景中如何實(shí)現(xiàn)對(duì)桿塔的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的自動(dòng)化分類是一個(gè)關(guān)鍵問題,在本文中我們提出了一種基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CAE的桿塔三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)分類算法。首先,我們通過投影計(jì)算得到桿塔點(diǎn)云的旋轉(zhuǎn)角度并使用旋轉(zhuǎn)矩陣將桿塔點(diǎn)云擺正,然后進(jìn)行正面?zhèn)让嫱队矮@取到桿塔點(diǎn)云的圖像;第二,使用收集到的桿塔點(diǎn)云圖像組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,對(duì)卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之后提取出自編碼網(wǎng)絡(luò)的編碼部分用于對(duì)圖像進(jìn)行特征提??;第三,使用自編碼器對(duì)輸入的桿塔點(diǎn)云圖進(jìn)行特征抽取,將提取的圖像特征向量輸入EM進(jìn)行自動(dòng)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們所提出的桿塔點(diǎn)云自動(dòng)分類算法能夠快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)化分類。

        文章三摘要:臺(tái)風(fēng)是一種可以給沿海地區(qū)電網(wǎng)造成巨大破壞的自然災(zāi)害,中國東南沿海地區(qū)正是臺(tái)風(fēng)災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)。對(duì)于強(qiáng)臺(tái)風(fēng)環(huán)境下的地區(qū)電網(wǎng),臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)風(fēng)可導(dǎo)致輸配電網(wǎng)中的電氣設(shè)備產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性損傷,影響供電穩(wěn)定性。在電網(wǎng)設(shè)備中,桿塔是最易被臺(tái)風(fēng)影響的大型設(shè)備,從中國東南沿海電網(wǎng)歷史臺(tái)風(fēng)災(zāi)損統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,絕大多數(shù)的倒塔與斷桿主要發(fā)生在強(qiáng)風(fēng)圈內(nèi),顯然風(fēng)速對(duì)桿塔的影響是巨大的。

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