一种用于电力行业的对话交互方法及系统与流程

本发明属于电力行业的，尤其涉及一种用于电力行业的对话交互方法及系统。

背景技术：

1、在在电力行业中，对话交互系统的发展至关重要，尤其是在运行维护和事故处理等关键环节。当前的对话交互系统多依赖于传统的自然语言处理技术，这些系统虽能基本满足日常操作的需求，但在处理更复杂、多样化的信息时往往显示出其局限性。例如，当面对紧急事故处理或设备维护时，这些系统往往不能有效整合来自不同数据源的信息，如语音、图像和实时监控数据，导致决策支持不够全面和及时。此外，这些系统在交互过程中很难进行自我优化，即缺乏根据历史交互数据和用户反馈进行学习并改进的能力，这在一定程度上限制了其应用效果和用户体验。

2、另一个关键问题是现有系统的数据处理和存储机制通常是集中式的，这不仅增加了数据安全和隐私的风险，而且在系统出现故障时可能导致数据损失或被篡改的风险。而且，现有技术很少提供预测性维护的功能，这是电力行业中尤为重要的一个方面，因为设备的预测性维护可以大大减少意外停机时间和维护成本。总之，尽管现有的对话交互系统在一定程度上支持了电力行业的操作，但它们在数据整合、系统自我优化、数据安全性以及预测性维护等方面还存在明显的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的设计一种用于电力行业的对话交互方法及系统，采用基于区块链的去中心化数据处理和存储框架，显著提高了数据的安全性和透明度，有效防止了数据丢失和被篡改的风险。

2、为了达到上述目的，在本发明第一方面提供了一种用于电力行业的对话交互方法，所述方法包括：

3、s1、设计多模态融合引擎实时融合和解析数据；

4、s2、根据多模态融合引擎构建增强学习动态优化机制，根据与用户互动自动优化交互策略；其中，在增强学习动态优化机制中，定义状态空间为电力系统s的动态交互环境，表示如下：

5、;

6、其中，表示电网数据， 表示用户查询，表示系统状态；

7、行动空间 a 包括不同的系统响应措施，表示如下：

8、;

9、其中，  表示负荷调整，表示信息反馈，表示紧急响应；

10、奖励函数基于操作的效益评估，表示如下：

11、;

12、其中，分别表示操作效率、成本效益和用户满意度的权重；

13、使用q-learning方法优化决策过程，表示如下：

14、;

15、其中，和 分别代表学习率和未来奖励的折扣因子；

16、s3、引入自然语言处理技术构建语义响应优化模型，优化电力术语的响应和理解；

17、s4、构建基于区块链的分布式电力数据链，使用智能合约自动执行数据验证和处理任务；

18、s5、集成机器学习算法对潜在的设备问题和维护时间进行预测；

19、s6、根据用户的个性化需求开发一个可配置的用户界面，允许用户根据需求和偏好调整交互方式和显示信息；

20、s7、构建实时监控与响应机制对电力系统进行实时监控和数据分析，当遇到异常或紧急情况时立即做出响应；

21、s8、建立一个持续学习和更新的框架，定期优化对话交互方法。

22、进一步的，所述步骤s1具体包括：

23、s11、收集电力行业的数据源，同步到统一的时间框架t中；

24、s12、根据电力行业的物理量提取对应的特征，并使用统计阈值方法来识别和过滤异常值；

25、s13、对特征进行加权多模态数据融合。

26、进一步的，所述步骤s3具体包括：

27、s31、设计一个语义嵌入模型，使用电力行业的术语和对话数据进行训练，表示如下：

28、;

29、其中，x表示输入词向量，和表示模型参数，v 表示生成的嵌入向量；

30、s32、集成一个基于电力行业知识图谱的查询解析模块，用于增强查询中术语的上下文理解；

31、s33、设计一个自适应学习机制根据用户反馈动态调整语义理解和响应策略，其中，所述自适应学习机制的自适应更新表示如下：

32、;

33、其中，w 表示模型权重，表示学习率，l表示损失函数， d表示用户反馈数据；

34、s34、设置实时监控机制来跟踪语义理解的准确性和响应时间，其中，所述实时监控机制的性能优化反馈循环表示如下：

35、;

36、其中，表示包括响应时间和用户满意度指标。

37、进一步的，所述s32具体包括：

38、s321、构建基于电力行业知识图谱；其中，关键实体包括设备、故障类型和操作流程；

39、s322、将实时监控数据与知识图谱融合，实时更新知识图谱节点；其中，数据融合表示如下：

40、;

41、其中， 表示更新后的节点向量， 表示原节点向量，r 表示实时数据向量， 、 、 表示权重矩阵，b、 表示偏置项， 和 tanh 表示激活函数；

42、s323、使用自然语言处理工具解析用户查询，识别关键词和实体，然后映射查询到知识图谱，识别相关节点和连接路径；其中所述查询映射表示如下：

43、;

44、其中， score表示查询与节点匹配的得分， q表示查询向量， 表示节点向量，、 、 表示权重矩阵， 表示偏置项， relu表示激活函数；

45、s324、根据查询映射的结果，生成响应，同时利用图谱路径和节点信息构建答案，不断收集用户反馈来调整和优化响应准确性。

46、进一步的，所述步骤s4中，构建一个私有区块链网络存储和验证电力系统的所有交互数据和操作记录，并使用sha-256哈希算法对每个区块的内容进行加密，然后采用工作量证明机制作为共识机制，用于确保网络中的数据一致性和防止双重支出，最后设计智能合约来自动化数据访问控制。

47、进一步的，所述工作量证明机制具体包括：

48、（1）选择最长的有效链作为当前的主链；

49、（2）计算新区块的hash值，直到找到符合难度条件的hash；

50、（3）广播新区块至网络进行验证和接收。

51、进一步的，所述步骤s5中，使用时间序列分析技术，再结合历史和实时数据预测未来的设备状态进行故障预测，表示如下：

52、;

53、其中， 表示时间t的设备状态， 表示基于历史数据学习得到的趋势调整参数，表示时间t+1的设备故障状态，表示时间t-1的设备状态。

54、进一步的，在所述步骤s6中，根据用户交互数据计算用户偏好分数，再基于用户偏好分数对界面进行调整，其中，所述用户偏好分数计算如下：

55、;

56、其中， 表示用户u的偏好分数，表示归一化系数， freq(u)表示用户交互频率；

57、所述步骤s7中，所述实时监控与响应机制中的异常检测公式表示如下：

58、;

59、其中， 表示异常检测函数， x表示样本数据， 和  分别表示样本的平均值和标准差。

60、进一步的，在所述步骤s8中的持续学习和更新的框架，设计的验证与更新过程中使用的公式表示如下：

61、;

62、其中，表示模型在时间的预测值，表示实际观测值。

63、在本发明的第二方面提供了一种用于电力行业的对话交互系统，所述系统包括：

64、多模态融合引擎融合模块，用于设计多模态融合引擎实时融合和解析数据；

65、增强学习动态优化机制构建模块，用于根据多模态融合引擎构建增强学习动态优化机制，根据与用户互动自动优化交互策略；其中，在增强学习动态优化机制中，定义状态空间为电力系统s的动态交互环境，表示如下：

66、;

67、其中，表示电网数据， 表示用户查询，表示系统状态；

68、行动空间 a 包括不同的系统响应措施，表示如下：

69、;

70、其中，  表示负荷调整，表示信息反馈，表示紧急响应；

71、奖励函数基于操作的效益评估，表示如下：

72、;

73、其中，分别表示操作效率、成本效益和用户满意度的权重；

74、使用q-learning方法优化决策过程，表示如下：

75、;

76、其中，和 分别代表学习率和未来奖励的折扣因子；

77、语义响应优化模型构建模块，用于引入自然语言处理技术构建语义响应优化模型，优化电力术语的响应和理解；

78、分布式电力数据链构建模块，用于构建基于区块链的分布式电力数据链，使用智能合约自动执行数据验证和处理任务；

79、机器学习算法集成模块，用于集成机器学习算法对潜在的设备问题和维护时间进行预测；

80、用户界面设计模块，用于根据用户的个性化需求开发一个可配置的用户界面，允许用户根据需求和偏好调整交互方式和显示信息；

81、实时监控模块，用于构建实时监控与响应机制对电力系统进行实时监控和数据分析，当遇到异常或紧急情况时立即做出响应；

82、持续学习和更新模块，用于建立一个持续学习和更新的框架，定期优化对话交互方法。

83、本发明的有益技术效果至少在于以下几点：

84、本发明提出了一种用于电力行业的对话交互方法及系统，旨在显著提高电力行业的操作效率和安全性。首先，通过实时多模态数据融合系统，本发明能有效整合来自不同源的数据类型，如语音、图像、视频和传感器数据。这种融合不仅提高了决策的准确性，也增强了系统对紧急情况的响应能力。其次，通过引入增强学习算法，系统能够实时学习并优化其交互策略，根据用户的反馈和历史交互数据不断自我改进，从而解决了现有系统在自我优化方面的不足。

85、此外，本发明采用基于区块链的去中心化数据处理和存储框架，显著提高了数据的安全性和透明度，有效防止了数据丢失和被篡改的风险。最后，系统集成了机器学习预测模型，实现了设备的预测性维护功能，这不仅提前预警潜在的设备故障，还通过智能推荐维护操作减少了停机时间和维护成本。这些创新点恰好解决了现有技术在数据整合、自我优化、数据安全性及预测性维护方面的不足，为电力行业提供了一个全面、安全且高效的解决方案。

86、在本发明中，各个步骤之间紧密联系，共同构建一个高效、安全且智能化的电力行业对话交互系统。这些步骤不仅各自独立解决了特定的技术问题，而且相互之间的配合与协同作用进一步加强了整体系统的性能和功能。