一种智能解析检修申请票生成调度操作序列的方法

本发明涉及一种智能解析检修申请票生成调度操作序列的方法。

调控一体化模式下，全面施行变电站集中监控无人值守模式，调控运行人员所面临的决策和操作压力日趋加大。现有的调度技术系统仍以“经验型、人工分析型”调度模式为主，调控中心虽集中了各种电网运行数据、规程规范、处置方案等，但数据/方案之间缺乏计算机可识别的逻辑模型，日常处置以人工经验为主，需要运行人员进行大量的经验知识关联，重复性“人脑劳动”较多，并且需要大量人工操作去进行相关操作序列的生成。在大量的人工操作下，不可避免的日常操作存在误操作的可能性。因此通过电网调控运行中人工经验的计算机化、系统化、智能化，结合网络拓扑、运行经验、调度规程规范，智能解析检修申请，经过五防逻辑判断等校验自动生成操作序列。减轻调控运行人员的工作压力，提高调控运行的工作效率以及智能化、安全性的水平。

本发明的目的在于提供一种提高调控运行的工作效率以及智能化、安全性水平的智能解析检修申请票生成调度操作序列的方法。

本发明的技术解决方案是：

一种智能解析检修申请票生成调度操作序列的方法，其特征是：包括以下内容：

自然语言解析：针对检修申请票的工作任务、工作内容以及各处室批注信息进行识别解析；

分词技术：对于通过解析识别到的关键信息进行分词处理，并对操作设备进行ID的关联融合；

电力规则知识库：对于调度规程、保护细则以及检修和操作等历史数据进行深度学习，建立规则知识库；

智能推理机：智能推理检修申请票自动生成调度操作序列。

采用自然语言处理技术识别各类结构化和非结构化电力信息中的关键字，通过建立关键词库，通过分词技术实现关键字与设备信息的自动关联匹配，将不规范的数据加工清洗为计算机可理解的标准化数据，同时通过自学习技术实现规则知识库的建立，根据智能推理机将数据信息进行自动、智能标准化解析生成调度操作序列。

以设备为中心，建立设备运行数据关联关系，采用定位主设备的方式，建立检修信息、操作信息设备的关联关系，并且根据解析出的关键字结合特征点合集与设备关联，从而实现检修申请解析模型以及调度操作序列生成模型的构建。

基于专家知识归纳总结相关电力知识点，构建知识规则学习模型；基于解析获取检修的相关专业知识，抽取设备相关的检修信息、操作信息、操作规范、接线方式详细信息，完成知识规则库。

解析过程中，适应各类特征点的不同书写习惯。通过厂站、设备类型、电压等级，将匹配的设备范围自动缩小；然后将出现在设备类型前后一定范围内，并且符合一定特征点规律的编号进行提取，和设备库模型进行自动关联；最后，通过拓扑模型进行校验；设备解析过程中，要考虑信息不完备的情况，要考虑通过其他信息自动补全。

基于构建的神经网络解析模型以及专家规则知识库，同时以电网拓扑为基础，依据电网中设备的实际接线方式、运行方式，分析停电范围及安全措施，进行五防逻辑的防误校验，给出可能存在的危险点提示以及注意事项和相关的通知、注释命令。

本发明通过以模型数据检修申请数据和电力规则信息等基础数据为分析依据，实现快速准确的识别出检修申请中将要进行检修等操作的设备，并且通过设备ID确保了识别的准确性和唯一性。同时通过自然语言解析技术，能够自动、智能的解析检修申请的工作内容、范围等信息，结合设备拓扑信息，自动解析生成操作命令序列。

本发明建立操作任务推理机，结合适应电网的各种接线方式、运行方式，自动对检修申请的解析得到的内容进行分析，并结合系统构建的操作票成票规则库，自动生成符合运行规范规则的操作序列。

通过本发明，运行人员能够基于检修申请智能解析生成完整的操作序列，极大的减少了人工操作的工作量，提高了运行人员的工作效率和电网运行的智能化水平，并且在生成操作序列的同时结合拓扑五防的语法校验、安全校验以及结合安全校核平台进行潮流校验、稳定计算等智能防误校验，极大的提升了电网的安全运行水平。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明一个实施例的流程示意图。

一种智能解析检修申请票生成调度操作序列的方法，包括以下内容：

自然语言解析：针对检修申请票的工作任务、工作内容以及各处室批注信息进行识别解析；

分词技术：对于通过解析识别到的关键信息进行分词处理，并对操作设备进行ID的关联融合；

电力规则知识库：对于调度规程、保护细则以及检修和操作等历史数据进行深度学习，建立规则知识库；

智能推理机：智能推理检修申请票自动生成调度操作序列。

采用自然语言处理技术识别各类结构化和非结构化电力信息中的关键字，通过建立关键词库，通过分词技术实现关键字与设备信息的自动关联匹配，将不规范的数据加工清洗为计算机可理解的标准化数据，同时通过自学习技术实现规则知识库的建立，根据智能推理机将数据信息进行自动、智能标准化解析生成调度操作序列。

以设备为中心，建立设备运行数据关联关系，采用定位主设备的方式，建立检修信息、操作信息设备的关联关系，并且根据解析出的关键字结合特征点合集与设备关联，从而实现检修申请解析模型以及调度操作序列生成模型的构建。

基于专家知识归纳总结相关电力知识点，构建知识规则学习模型；基于解析获取检修的相关专业知识，抽取设备相关的检修信息、操作信息、操作规范、接线方式详细信息，完成知识规则库。

例如检修信息涉及到厂站、电压等级、设备类型等几类基础特征点的解析工作。解析过程中，适应各类特征点的不同书写习惯。通过厂站、设备类型、电压等级，将匹配的设备范围自动缩小；然后将出现在设备类型前后一定范围内，并且符合一定特征点规律的编号进行提取，和设备库模型进行自动关联；最后，通过拓扑模型进行校验；设备解析过程中，要考虑信息不完备的情况，要考虑通过其他信息自动补全。

基于构建的神经网络解析模型以及专家规则知识库，同时以电网拓扑为基础，依据电网中设备的实际接线方式、运行方式，分析停电范围及安全措施，进行五防逻辑的防误校验，给出可能存在的危险点提示以及注意事项和相关的通知、注释命令。