基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法与流程

本发明涉及电力智能语音识别，具体地涉及一种基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法。

背景技术：

1、随着电力系统网络的不断发展和互联，电力系统运维和调度的难度也越来越大。

2、目前，对于电力系统的运维巡检调度等操作，一般采用无人机或者人工结合各个设备的实时运行参数进行诊断。在诊断到突发情况时，相关工作人员会将相关故障问题反馈到主控室，以便于主控室及时采取相应的措施。但是相关工作人员在反馈故障时以及主控室确定最优故障解决方案时，都需要消耗大量的时间，进而影响电力系统的稳定性和可靠性。

3、本申请发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术的上述方案具有故障传达以及解决时间长的缺陷。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的是提供一种基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法，该基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法能够缩短故障传达和解决的时间。

2、为了实现上述目的，本发明实施例提供一种基于智能语音识别的电力系统运维调度管理方法，包括：

3、获取电力系统中历史故障语音数据；

4、根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱；

5、获取当前的音频信息；

6、根据当前所述音频信息以及所述电力系统故障语音识别知识图谱，输出故障类型以及故障内容；

7、根据所述故障类型以及所述故障内容选取最优故障解决方案。

8、可选地，所述历史故障语音数据包括设备故障声纹数据以及交互语音识别数据。

9、可选地，所述设备故障声纹数据包括声纹音频、故障类型以及故障内容，所述交互语音识别数据包括语音音频、故障类型以及故障内容。

10、可选地，根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱包括：

11、对所述声纹音频进行预处理；

12、获取预处理后的所述声纹音频的特征向量；

13、根据所述特征向量、对应故障类型以及故障内容生成设备声纹知识图谱。

14、可选地，所述音频信息包括声纹音频以及语音音频。

15、可选地，根据当前所述音频信息以及所述电力系统故障语音识别知识图谱，输出故障类型以及故障内容包括：

16、对当前所述声纹音频进行预处理；

17、获取预处理后的当前所述声纹音频的特征向量；

18、根据公式(1)计算当前所述声纹音频与所述设备声纹知识图谱中每个所述声纹音频的音频差度；

19、

20、其中，y为所述音频差度，ai为当前所述声纹音频的第i个特征向量，bi为所述设备声纹知识图谱中所述声纹音频的第i个特征向量，i为整数编号，n为特征向量的数量；

21、判断所述音频差度是否小于或等于音频阈值；

22、在判断所述音频差度小于或等于所述音频阈值的情况下，输出所述音频差度为最小值时对应的故障类型以及故障内容，并发出报警；

23、在判断所述音频差度大于所述音频阈值的情况下，发出报警。

24、可选地，根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱还包括：

25、对所述语音音频进行预处理；

26、对预处理后的所述语音音频进行识别，并转化为文本数据；

27、根据所述文本数据、对应故障类型以及故障内容生成交互语音知识图谱。

28、可选地，根据当前所述音频信息以及所述电力系统故障语音识别知识图谱，输出故障类型以及故障内容还包括：

29、对当前所述语音音频进行预处理；

30、对预处理后的当前所述语音音频进行识别，并转化为文本数据；

31、获取所述文本数据中的多个关键词；

32、采用tf-idf法获取所述交互语音知识图谱中相关性最高的文本数据对应的故障类型以及故障内容。

33、可选地，根据所述故障类型以及所述故障内容选取最优故障解决方案包括：

34、获取每个所述故障类型以及所述故障内容的历史故障解决方案；

35、构建故障方案知识图谱；

36、获取所述故障类型以及所述故障内容的多个关键词；

37、根据公式(2)以及公式(3)计算多个所述关键词与所述故障方案知识图谱中故障方案的词频相关性，

38、

39、

40、其中，k为词频参数，k、b为调节因子，且k＝1.2，b＝0.75，lj为所述故障方案知识图谱中第j个故障方案的文本长度，为所述故障方案知识图谱中所有故障方案的平均文本长度，t为所述词频相关性，j为整数编号，j为所述故障方案知识图谱中所有故障方案的数量，ωt为第t个所述关键词的权重，t为整数编号，ftj为第t个所述关键词在所述故障方案知识图谱中第j个故障方案的频率；

41、对所述词频相关性进行归一化处理；

42、采用余弦相似度算法计算多个所述关键词与所述故障方案知识图谱中故障方案的语义相关性；

43、根据公式(4)计算多个所述关键词与所述故障方案知识图谱中每个故障方案的推送优先级，

44、p＝σ1t*+σ2x，  (4)

45、其中，p为所述推送优先级，σ1为词频权重，σ2为语义权重，且σ1+σ2＝1，t*为所述词频相关性归一化后的值，x为所述语义相关性；

46、将所述推送优先级最大值对应的最优故障方案进行推送并执行。

47、另一方面，本发明提供基于智能语音识别的电力系统运维管理系统，包括：

48、音频识别模块，用于对音频信息进行识别转化；

49、音频处理模块，与所述音频识别模块通讯连接，用于执行如上任一所述的电力系统运维调度管理方法。

50、通过上述技术方案，本发明提供的基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法通过对电力系统中历史故障语音数据进行获取，根据该历史故障语音数据构建相对应的电力系统故障语音识别知识图谱，再将当前工作人员传达的音频信息在电力系统故障语音识别知识图谱中进行搜索，以及时确定故障类型以及故障内容，最后根据该故障类型以及故障内容确定最优故障解决方案并执行，进而可以减少故障分析诊断以及方案执行的时间，有效地保障了电力系统运行的稳定性和安全性。

51、本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种基于智能语音识别的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，所述历史故障语音数据包括设备故障声纹数据以及交互语音识别数据。

3.根据权利要求2所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，所述设备故障声纹数据包括声纹音频、故障类型以及故障内容，所述交互语音识别数据包括语音音频、故障类型以及故障内容。

4.根据权利要求3所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱包括：

5.根据权利要求4所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，所述音频信息包括声纹音频以及语音音频。

6.根据权利要求5所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，根据当前所述音频信息以及所述电力系统故障语音识别知识图谱，输出故障类型以及故障内容包括：

7.根据权利要求5所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱还包括：

8.根据权利要求7所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，根据当前所述音频信息以及所述电力系统故障语音识别知识图谱，输出故障类型以及故障内容还包括：

9.根据权利要求1所述的电力系统运维调度管理方法，其特征在于，根据所述故障类型以及所述故障内容选取最优故障解决方案包括：

10.一种基于智能语音识别的电力系统运维管理系统，其特征在于，包括：

技术总结本发明实施例提供一种基于智能语音识别的电力系统运维管理系统及方法，属于电力智能语音识别技术领域。所述电力系统运维管理方法包括获取电力系统中历史故障语音数据；根据所述历史故障语音数据构建电力系统故障语音识别知识图谱；本发明通过对电力系统中历史故障语音数据进行获取，根据该历史故障语音数据构建相对应的电力系统故障语音识别知识图谱，再将当前工作人员传达的音频信息在电力系统故障语音识别知识图谱中进行搜索，以及时确定故障类型以及故障内容，最后根据该故障类型以及故障内容确定最优故障解决方案并执行，进而可以减少故障分析诊断以及方案执行的时间，有效地保障了电力系统运行的稳定性和安全性。技术研发人员：李强,赵峰,陶俊,周伟,余江斌,郭力旋,喻成琛受保护的技术使用者：国网信息通信产业集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/2/21