（国网宁波供电公司）
摘要：本项目将语音交互技术应用到智能电网调度领域，通过现有的数据和调控非典型数据字典完成调空人员与智能调度系统之间的信息交换，完成语音信息的分析和校对工作。
本文将主要重点论述如何建立调控非典型数据指令库、语音与文字资料进行识别的流程、非典型数据交互系统的交互流程。
关键词：非典型数据；交互；识别；智能电网
[Abstract] This project will voice interactive technology into the intelligent dispatching system，through the existing data and the regulation of atypical data dictionary to complete the transfer of personnel and the air exchange between the intelligent dispatching system of information，complete voice information analysis and proofreading.
This paper focuses on how to establish the process of identifying atypical data library，voice and text data，and the interactive process of atypical data interaction system.
[Key words] Atypical data Interactive Distinguish Smart Grid
1.引言
近几年来，我国在电力项目上正处于蓬勃发展的时代，取得了举世瞩目的目标与成绩。为了增进电网的可持续成长，电网的调度自动化范畴正在面对技术的革新，而智能调度逐渐成为其成长的新方向。调控指令是电网调度平时出产的主要内容，同时也是发电厂、变电站等运行单位的重要的任务内容，调控指令的准确与否直接关系着操纵电网的准确与否，不但关系到设备、人身，还有电网的安全与否。电气误操作也许造成设施毁坏、人身伤亡，乃至引发电网震荡崩溃，致使大面积停电等严重后果。
不断扩大的电力系统应该拥有更多的监控信息，相关人员的日常工作强度也会逐步增加，造成一些意想不到的事故发生。现阶段的调度操作繁琐，调控运行、调控管理等非典型数据需要人工进行判断分析和比对，难免会出错的。为了能够更好的满足电网调度中的实际需求，所以急需一种能智能的分析和校对调控非典型数据的技术。通过研究后，将能够更好地进行电力的调控，在很大程度上减少操作的复杂度，使咱们的操作人员腾出时间在其他方面，使安全隐患减少，工作效率显著提高。
2.技术概述
2.1语音文字识别技术
计算机语音辨认是智能计算机的主要特点。这一科学技术的利用将从根本上转变计算机的人机交互界面。【1】计算机的成长与推行将会产生深远的影响。具有分歧的语音识别系统，固然说具体的细节可能有所分歧，但所采纳的一些技术还是比较相类似的。一个经典的语音识别系统的主要的实现流程如图2-1所示。
图2-1 图像识别实现原理图
2.2智能电网的概念
智能电网，刚开始接触这个概念，肯定就觉得这应该是一个智能的电网，然而电网中的“智能”只是一个广义的智能。智能电网的主要特征可以归结为以下三点【2】：
1.新能源。既包罗了大型可再生能源的集中式发电，也包罗可再生能源的小型分布式发电，智能电网的成长一定要让可再生能源比重加大。
2.新客户。一处是客户"新"了，将来的用电客户将响应需求而主动参与到电网运行，信息会在智能电网中双向活动；另一处是其又拥有了一批新的“用户”。例如小型分布式发电，微电网，电动汽车等。
3.新电网。新电网必须具备更为高效的输电线路、数据化的变电站、更优化的运作和调度的方式。
2.3智能电网调度技术
智能电网控制系统主要是由国家电网公司总部统一协调组织、联合研究开发，中国电力科学研究院和国网电力科学研究院等科研单位卖力详细地研制，各级调控中心加入的总体设计和功能设计。整体技术方案是：以安全性高的软硬件为根本要求，采-取多核计算机集群科技提高系统运行可靠性和解决问题的能力，采取面向service的体系结构（SOA）晋升系统的互联本领，将原先一个调控中心内的10余套独自设计的应用系统，横向集成为由一个基本平台和四大类应用，如实时监测和预警、调控计划、安全校验和调控管理等等，组成电网调度体系，如图2-2所示。同时，纵向实现国、网、省三级调控业务的合作协调，实现实时数据、及时画面和应用功效的全网同享，如图2-3所示【3】：
2.4大数据技术背景
大数据智能化的诞生。目前，数据分析超越海量数据而成为最重要的一部分内容，而信息的智能化将会让大数据跟预测紧密联系起来【4】。那如何才能将贸易与科技完善的整合在一起呢？在通用电气公司——我们习惯性称之为产业互联网。而大数据可以说是工业互联网的命门，也是关于软件与分析的新构建，其能在机器上提取前所未有的有价值的数据【5】。在与互联网的机械相毗连，经过一系列的软件应用，数据传输，分析与研究，若是这个软件现在能够组成一个具有凝聚力的智能网络，那么其重要的是分析结果就能够被用来解决自动化关键信息交付中遇到的安全预测性能等问题【6】。
2.5大数据到智能数据的转变
智能数据可以帮助咱们领会一个智能机器时时刻刻产生了什么，更可以告诉咱们为什么会发生这种事情。甚至还可以告诉我们等一下会发生哪些事情，以及我们该如何应对。智能数据将会实现转变企业的商业运作模式的目标【7】。
智能数据在各个领域都有着很好的体现。如对于一个大型燃气轮机，有几百个传感器每秒钟在测量温度、压力、流量、气体组成。如果人们很了解设施的物理特性，因此知道如何正确地分析这些数据，就可以给发电厂非常有用的建议，来提高电力的使用效率并减少污染。一样的办法可以用于风力发电、建筑物、钢铁厂和全部的城市之中。所有这些范畴之中，不仅需要我们收集数据，而且还需要我们能够了解这些数据【8】。智能数据在经过处理之后，得到的效果将是用于城市或工厂变得更智能。评估这些智能数据的算法还需要再次研究。这些算法可以帮助人们更好地节省能源、更好地有利于环境、更多地节省成本，以及使设备运行得更可靠。【9】。比方说某一个公司想成立一个环球维修的产业链，它的各个分部的工厂都拥有大量传感器并与其他公司的网络互相连接，那么只需要通过这些传感器发送大量的远程智能数据，那么我们就可以在总公司之中进行远程诊断和处理，这样就不需要调派专人前去处理。这样的商业模式，对于电子商务、船舶维修、发电厂调控、医疗器械、汽车维修等等都是极其有用的。又比如从某辆列车的运行过程之中会得到许多测量数据，这些数据可以帮助火车驾驶者运行的更平稳、更节能。诸如此类模式将会节省下来许多资金，我们则可以在用户和智能数据提供商两者之间实现分成。这是共赢的方式，这也是如何从数据中淘金的方法。
3.非典型数据的解析与校对在智能电网中的运用
提及智能电网中电力系统非典型数据的使用，就不得不先提到ELT技术。，它是非典型数据的关键解析技术。ETL的全称是“Extract-Transform-Load”。不言而喻，从中可以看到它包括三块部分【10】。首先是 Extract，被叫做数据抽取，便是要将与目标数据体系有关数据从数据源体系中抽取出来；Transform 被叫做数据转换技术，将抽取出的数据根据相关的要求进行转换，将数据转化为另一种形式，在这个过程当中要对数据源中呈现的误差和有问题的数据进行处理，再次对数据进行加工；Load是数据加载技术，将之前一个环节处理好或者转换好的数据拿过来进行加载，之后保存到目的数据源体系之中。
这一关键技术是智能电网中电力大数据集成的关键技术，将其应用到企业中，需要我们十分周全的斟酌，在合理思考后再与多种先进技术进行结合，实现科学的数据集成化。如图3-1所示：
图3-1 ETL处理数据的过程
4.小结
1）智能电网是大数据的主要应用领域。一方面，伴随智能电网的发展，大量的量测产生、监测数据，如何处理数据，挖掘价值，是电力公司需要面对的问题；另一方面，操纵大数据技术，不但可充分整合电网自身的数据，还需要充分整合外部数据，对电网的发展和运营水平，提高电网公司服务社会、服务用户的能力，扩大增值产业有着很大的帮助。
2）大数据不仅是一项综合性手艺，也是一门学问。大数据占有普遍，深奥的哲学和数学理论基础，但其理论体系还没有构成，伴随新的理论和方式的形成，也会催生新的科学技术方法。作为一个电力工作者应紧紧跟踪大数据理论和相关数据技术的发展，为有效利用非典型大数据技术，做好思想和技术上的储蓄。
3）国内外智能电网的大数据钻研与项目才刚刚开始起步，尚处于摸索阶段，为鞭策智能电网之中大数据成长，需多方尽力，形成共识，共同来解决问题，拟定各个层面的发展战略，才能使智能电网大数据茁壮发展。
4）将非典型数据应用到智能电网之中，是一个庞大而复杂的系统工程，不可能做到一蹴而就，本论文中提出的研究框架与技术发展的一些，仅仅是供学者与感兴趣的研究者参考学习。
参考文献：
[1]吴小云；顾广娟；用户侧光伏微电网发展机遇与挑战[J]；大功率变流技术；2011年06期
[2]刘广生；张松清； 智能电网信息安全威胁及对策分析[M]；微型机与应用； 2017（5）；
[3]刘春江；智能配电网通信组网技术及应用要点分析[M]；数字通信世界；2016（2）；
[4]张鹏飞；徐志宇；许唐云；许维胜；瞿海妮； 面向智能电网大数据的分析挖掘与计算范式[M]； 电力学报；2016（2）；
[5]黄伟；蔡葆锐；杨强；开展智能电网研究应用的建议[A]；2010年云南电力技术论坛论文集（优秀论文部分）[C]；2010年
[6]周龙；齐智平；微电网保护研究综述[J]；电力系统保护与控制；2015（3）；
[7]唐慧；区域电网智能化发展水平综合评价研究[D]；华北电力大学（北京）；2011年
[8]史鹏飞；面向对象的电力系统综合负荷预测软件开发及应用[D]；太原理工大学；2011年
[9]孙莲英；张健；芦航东；陈青；苗杰；基于大数据背景下提高供电企业数据质量对策分析[J]； 工程技术（全文版）；2014（3）；
[10]王东升；面向智能电网愿景的企业信息化建设研究[D]；华北电力大学（北京）；2011年
论文作者:蔡振华,涂智恒,邱云
论文发表刊物:《电力设备》2017年第27期
论文发表时间:2018/1/11
标签：数据论文; 电网论文; 智能论文; 技术论文; 非典型论文; 电力论文; 语音论文; 《电力设备》2017年第27期论文;