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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別;語(yǔ)義理解

0? ? 引言

隨著我國(guó)對(duì)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(duì)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(duì)分布式光伏的出力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而對(duì)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(zhǎng)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(yǔ)音技術(shù)，能夠根據(jù)電壓等級(jí)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(cè)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(cè)關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)，無(wú)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(cè)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(cè)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(yǔ)音輸入設(shè)備（話筒）、電話網(wǎng)接入交換機(jī)、電話語(yǔ)音卡，此部分主要完成語(yǔ)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(yǔ)音檢索相關(guān)服務(wù)封裝，如構(gòu)建語(yǔ)義模型與應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、語(yǔ)義識(shí)別與轉(zhuǎn)換，并根據(jù)查詢結(jié)果輸出相應(yīng)的語(yǔ)音、圖形及文字服務(wù)，這些功能需要第三方語(yǔ)音平臺(tái)的支撐，并完成語(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)音輸入。

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

（3）系統(tǒng)啟動(dòng)語(yǔ)義識(shí)別服務(wù)，識(shí)別出對(duì)話語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)義理解

語(yǔ)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(yǔ)音服務(wù)對(duì)不同查詢?nèi)说恼Z(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)義識(shí)別領(lǐng)域，微軟的LUIS具有較強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，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(duì)語(yǔ)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(duì)語(yǔ)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(jí)、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(yǔ)音輸入，輸出結(jié)果包含語(yǔ)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(yǔ)義模型調(diào)優(yōu)，應(yīng)答準(zhǔn)確率較高。

5? ? 結(jié)語(yǔ)

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(yǔ)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(yǔ)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(jiǎn)介：吳昌（1982—），男，浙江衢州人，工程師，從事電力調(diào)度工作。