配网调控语音可视化系统设计及实现

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  摘要:电力调度员是电力系统运行的监视、指挥与控制者,随着我国电网的不断发展,电网的运行和管理需求也在不断地变化,为保障电网的安全稳定运行,调度员的工作任务变得越来越繁重,原有的电力调度系统已不能满足调度日志自动填写、调度通话录音智能搜索、录音文件智能质检、交接班记录的快速准确一致性检查、事故或故障录音文件快速定位等需求。本文通过设计及实现配网调控语音可视化系统来解决了上述问题,为推进配网调度语音可视化及提高电网系统运行和管理的效率提供了参考。
  关键词:配网调控;语音可视化;系统设计
  Abstract:Power is the power system operation monitoring,the dispatcher command and control,with the continuous development of China's powergrid,the grid operation and management requirements is in constant change,in order to guarantee the safe and stable operation of the power grid,the dispatcher's work is becoming more and more heavy,the original electric power dispatching system can not meet the operation log automatically fill in scheduling voice recording, intelligentsearch,recording documents intelligence quality,fast and exact consistency check hand-over records of fast positioning,accident or fault recording file requirements. This paper solves the above problems by designing and implementing the voice visualization system of distribution network control,which provides reference for promoting the voice visualization of distribution network dispatch and improving the efficiency of power system operation and management.
  Key words:distribution network control;voice visualization;system design
  引言
  現阶段的智能调度系统的人机操作仍以传统的鼠标、键盘方式为主,对于比较复杂的操作需要调度人员不断点击、查询才能触发,操作非常繁琐,本文将语音技术应用到智能电网配网调度领域,通过语音完成调度人员与智能调度系统之间的信息交流,更新了传统调度系统的人机交互方式,提高了系统的自动化、信息化、智能化水平。
  1 现状及存在问题
  调度日志填写:调度员每天的工作过程中会进行大量的电话沟通,在电话沟通结束后需做大量的文字调度日志的录入工作。目前,调度员通过边通话边记录方式手动进行调度日志的填写,这需要花费大量的时间和人力成本。
  月度录音文件质检:调度员每天的工作过程中产生了大量的录音文件,这些录音文件中包含了调度员每天发出的指令和与上下级电力公司、电厂、检修人员沟通的全部记录。目前,每个月对录音进行抽查,但抽查具有随机性,不能覆盖到所有席位,且逐条听录音耗时长,抽查量有限。
  交接班记录一致性检查:调度员的交接班过程也会以录音文件加交接班记录表的方式存储,为避免错交和漏交风险的发生,需要对这些数据的一致性进行检查和核对。目前,通过人工的方式进行一致性检查及核对,花费了大量的时间和人力成本。
  事故或故障录音文件定位:电网安全稳定运行和电力可靠供应是电力调度的重中之重,一旦出现电网故障,需要在第一时间排查并解除,而调度过程中产生的录音文件是问题排查过程中的重要资料。目前,出现故障或事故时,需要到录音系统中查找录音,对于录音系统中的海量录音,只能通过时间确定范围,再逐条听录音,确定故障或事故对应的录音,效率较低。
  2 系统的设计及实现
  2.1 系统整体架构
  系统整体架构由硬件设施层、接口层、基础能力层和应用层构成。整体架构如下图 1所示。
  硬件基础层提供语音采集、算力资源和应用服务所需的硬件资源。
  接口层主要包括高清语音采集接口、通话录音获取接口、数据存储接口;其中高清语音采集接口主要获取麦克风阵列所采集的现场语音数据,例如交接班语音,通话录音获取接口主要从现有语音数据服务器中获取通话数据,数据存储接口实现对系统数据的统一存储。
  基础能力层包括语音识别、声纹识别、语音测听和流程自动化等基础功能,语音识别实现调度领域的语音识别功能,声纹识别用来判断哪个人在说话,即语音和人员的判断,语音测听可实现语音播放时,当前语音片段和文本的实时关联展现,流程自动化可对生成的调度日志自动填报至当前系统并提交保存[1]。
  应用层主要包括数据统计、智能搜索、语音转写、对话情景再现、转写内容编辑、日志生成、一致性检查和人员信息关联模块。数据统计包括今日通话时长、今日通话次数、昀近 7日通话时长、昀近 7日通话次数、本月通话时长、本月通话次数、通话时长趋势图等各种维度的数据统计,智能搜索通过关键词模糊搜索和多条件联合精确搜索,实现语音数据的快速检索和定位,语音转写将所识别的语音准实时的转为对应文本,对话情景再现将识别转写的结果,以交互对话的方式进行展现,转写内容编辑可对转写出的结果进行人工干预修正,日志生成对调度日志按照当前系统的格式生成结构化的数据,通过流程自动化模块,实现调度日志的自动填报。一致性检查主要对当前系统的交接班记录和交接班语音进行工作内容一致性检查。人员信息关联模块将语音、转译好的结构化文本与人员基本信息,例如时间、单位、部门、席位等进行关联[2]。   2.2 系统技术架构
  系统技术架构主要智能技术和应用技术两方面。智能技术主要包括电力调度语音识别、电力调度自然语言处理和 RPA(机器人流程自动化)技术。智能技术架构如下图 2所示。
  电力调度语音的识别属于垂直领域,即与日常生活的语音识别有所区别,需要在通用语音识别的基础上作模型的增强训练,根据电力调度领域建立专业热词库,与日常发音相同的词汇进行区别,提高语音识别的准确性。
  而电力调度自然语言处理与语音识别相互关联,也就是语音识别的输出结果(文本)将作为自然语言处理引擎的输入。为此,需要根据电力调度文本对象特点,为电力调度这一特定领域建立包括样本库、物理环境库及术语库在内的电力调控系统专用语料库,作为语义模型训练样本来源,通过人工整理、标注建立包括基础词词典及组合词词典在内的电力调度领域词典,为电力调度文本分词、标注等过程提供基础词典支持[3]。
  而 RPA通过使用用户界面层中的技术,执行基于一定规则的可重复任务的软件解决方案,意在模拟人类与计算机的交互,代替人工处理复杂、繁琐以及大量的各项事务,从而大量减少企业的人力成本,提升整体工作效率,甚至能够辅助发现工作流程中不必要的环节,实现流程优化。
  在智能技术的基础上,考虑到应用整体的稳定性、可扩展性,应用技术架构采用较稳定成熟的框架,整体如下图 3所示:
  展现层
  采用当前比较稳定的 JQuery库及 EasyUI/Bootstrap组件库,再配合HTML的使用,将模型、视图更加高效、完美的展现。另一方面,利用HightChart,实现数据的图表、图形等可视化展现。
  系统框架
  系统框架采用较成熟的.NET MVC框架,它作为主流的 Web开发框架,让功能的实现更加方便,可扩展性强,支持各种风格的 Web开发,其稳定性、易用性也是选择所考虑的。Newtonsoft是一个轻量级的 json与实体对象之间互转的工具,由于使用 json格式传输数据,在实体对象和 Json的转换之间,使用 Newtonsoft工具库。
  数据操作层
  数据操作层采用 ADO.NET实体框架,支持开发面向数据的软件应用程序技术。实体框架(Entity Framework)全称为 ADO.NET Entity Framework 实体框架,是微软以 ADO.NET为基础所发展出来的对象关系对应(O/RMapping)解决方案。用于支持开发人员通过对概念性应用程序模型编程(而不是直接对关系存储架构编程)来创建数据访问应用程序。目标是降低面向数据的应用程序所需的代码量并减轻维护工作。数据建模通常将数据模型分为 3个部分:概念模型、逻辑模型和物理模型。实体框架使可以采用特定于域的对象和属性的形式使用数据,而不必考虑存储这些数据的基础数据库表和列,大大提升了数据访问代码的通用性、可读性和编程效率。
  數据存储及通信
  MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),MySQL数据库系统使用昀常用的数据库管理语言--结构化查询语言(SQL)进行数据库管理。WebService是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术,适用于与其他业务系统进行数据的交互和数据集成。WCF是微软用于构建面向服务的应用程序的昀新技术之一,根据基于消息的通信的概念中,一个 HTTP请求可以被均刀地表示,WCF是一个统一的 API而不管不同的传输机制。
  2.3 网络部署架构
  系统网络部署如下图所示。在配调中心网络环境下部署一套私有智能云平台,集成语音识别、自然语言处理等核心能力,为配调语音可视化系统提供能力接口。同时,配调语音可视化系统服务端对接配调录音服务器,实现通话录音接入,并对通话录音进行转写,昀终在应用端提供交互、查看、测听、检索等功能[4]。
  2.4 系统应用流程
  配电网主要根据用电部门所在区域的用电情况为其配送电能,如果系统运行出现故障会影响其配电范围内用电用户的正常用电,虽然不会对电网系统整体产生重大影响,但是严重影响供电可靠性和用户满意度,因此配电网的安全性与稳定性的相较于主网也同样重要,需要更加重视主配网的安全性与稳定性运行 [5]。此外,配网调度一体化、智能化需要建立在一定的电力调度能力的基础上,在语音可视化建设的背景下,各区域用电部门的用电信息能够较为及时地传输至配电、调度部门,通过本系统的应用能够提高其电力调度管理能力,将有效促进配电调度一体化、智能化的推广应用进程 [6]。系统整体应用流程如下图所示。首先,在获取或者采集到工作人员语音信息后,通过语音识别、语音转写,将语音信息转为文本信息,并以对话的方式展现现场人员交互过程,在对话完毕后,工作人员对所展现的信息进行检查、编辑、确认后,系统将会自动生成调度日志数据,并且与现有配电网运行管理技术支持平台进行对接,完成调度日志的自动回填。另一方面,系统会将交接班语音内容和当前交接班记录进行工作交接内容的一致性检查和核对,避免错交和漏交的风险发生。在后续的业务管理和业务质检时,可通过智能化语音搜索实现调度日志和交接班记录语音的快速定位,快速定位到历史存疑记录,辅助调度业务质检,提高抽查和筛选效率。
  3 系统应用效果分析
  (1)通过RPA流程自动化技术,配网调控语音可视化应用平台自动将通话内容准实时转写成文字,并进行储存和展示,调度员通话结束后将相关内容复制粘贴到调度日志系统中即可,无需在通话过程中边通话边记录,实现了调度日志的自动化填写,提高了调度员的工作效率,为电力调度赢得了宝贵的时间,进一步保障了电网的安全稳定运维。
  (2)通过语音识别、语音转文本等技术,调度语音可视化系统将调度录音转成文字,通过关键词搜索,按照时间、单位、部门、席位进行筛选,可快速定位到对应录音,实现了智能调度语音的快速搜索功能,提升了配网调控系统的实用化水平。   (3)通过基于深度学习的文本相似度和语义相似度计算技术,在调度人员进行交接班时,麦克风阵列对语音进行采集,然后对所采集的语音内容进行记录、区分、识别、转写和展示,在交接班完成时,将对话语音和转化的文本与交接班基础信息作关联存储,并生成交接班事项,再获取当前系统交接班记录后,两者进行一致性检查,实现了交接班记录的一致性检查功能,提高了交接班记录的一致性检查效率以及检查结果的准确率,有效减少了错交和漏交风险的发生。
  (4)通过数据预处理、词法分析、语义分析等自然语音处理技术,调度语音可视化系统提供了按照部门、席位进行筛选的功能,可有效提高录音检查的针对性,且录音转成文字后,可先看文字,发现不合规处再听录音确认即可,提高抽查效率,实现了调度业务质检的智能化辅助功能,提高了质检效率。
  4 结语
  配网调控语音可视化系统的实现,加速了电网调度部门之间的信息沟通[7],给电力调度带来了全新调控模式,不仅降低了配电网在故障上的电力调度投入成本,保障了电网的稳定运行,提高了电网终端的用电率 [8],提升了电网的经济效益和管理水平,同时,为实现配电网的长期、安全服务打下了坚实的基础。
  参考文献
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  [4]杨斌杰.10k V配电网自动化系统研究与技术实现[J].电力设备管理,2019(06):37-40.
  [5]李红蕾,戚伟,陈昌伟. 语音可视化模式下的配网调控一体化研究[J]. 陕西电力,2010,38(05):90-93.
  [6]李露露.智能电网模式的语音可视化探討[J].工程技术研究,2017(02):242-243.
  [7]罗希.智能电网模式下的配网调控一体化探究[J].通讯世界,2016(23):244-245.
  [8]文江洪.浅谈智能电网模式下的配网调控一体化[J].通讯世界,2017(05):201-202.
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