安徽电力调度控制中心调控辅助机器人建设

杨 子， 王吉文， 王 波， 张 炜， 王海港， 刘路登

(国网安徽省电力有限公司， 安徽 合肥 230022)

0 引言

近年来，国家电网有限公司要求建设以坚强智能电网为核心的大电网安全调度和智能管控系统。电力调度控制中心为了应对日益扩大的电网规模，一直以来都积极运用自动化技术帮助实现更加安全经济的电网调度运行。但目前仍存在如下问题：调度值班期间需要监视和查阅大量业务数据；调度、变电运行人员身份和资格缺少必要的安全认证；调度下指令时，其指令术语缺少技术监护和有效的安全校核手段；按业务重要性来区分各个电话优先级的程度不高。

为了解决上述问题，安徽电力调度控制中心(以下简称“省调”)大力自主创新，开展了调控辅助机器人的相关研究。目前，人工智能(Artificial Intelligence, AI)已经取得了重大突破，智能语音是其中的重要组成部分，智能语音技术已经在社交APP、金融、政法、智能家居等领域取得了大量的应用案例，证实了其具备推广落地的成熟性。同时，在理论研究方面，已有清华大学、河海大学等学者开展了人工智能技术应用到电力调度自动化系统的研究。赵晋泉等人认为在部分完全适配的场景中，人工智能方法可以作为解决电力调度领域相关问题的重要基础。孙秋野等人认为人工智能技术是解决复杂系统决策和控制的必要手段；广东省调王馨尉认为人工智能技术中的专家系统、可视化系统以及人工神经网络都可以在电力调度自动化系统中获得充分应用，鄢发齐等人开展了电力调度语音识别模型以及语音控制人机交互控制系统的相关研究。在实际应用探索方面，早在21世纪初，电力客户服务中心已与科大讯飞合作，将智能语音技术部分应用于自动化系统中。目前人工智能技术与电力调度业务结合已有一些较为基础的应用，但更深层次的理论与实际功能还处于研究中。

安徽电力调度控制中心通过语音识别、语义理解、语音合成、声纹识别等人工智能技术，建设调控辅助机器人，开展智能语音交互技术在新一代调度系统中的应用研究，便于调度员更加全面、直观的感知电网信息，以提升安徽省调的工作效率与安全校核水平。

1 方案

调控辅助机器人建设的整体框架如图1(a)所示：整体框架主要分为三部分，分别为数据获取层、数据分析层和数据输出展示层。数据获取层是指从调度EMS系统、操作票系统、工作票系统、调度日志系统等数据来源中进行抽取，并且将相关数据传输到调控辅助机器人的集成中。数据分析层则是对于语音数据、知识库、声纹信息等业务数据进行集中的存储、处理以及分析。数据输出展示层主要是实现对数据的输出与展示，例如电话外呼、投屏展示、短信息等形式。

调控辅助机器人的设计目标如图1(b)所示，系统通过程控电话接口将调控员、运维人员电话语音接入人工智能系统，通过降噪、语音识别、语义理解提取关键字，并根据关键字智能搜索业务数据，并通过语音合成技术，实现麦克风实时互动或调度电话回复用户。

图1 调控辅助机器人整体框架

2 关键技术

2.1 电力调度领域的语音识别

语音识别技术近些年取得了长足的发展，对通用库的识别率已经达到较高水平，具备例如微信输入法、电子口令等相关应用开展的前期条件。但是针对电力调度业务，由于其具备专门的调度术语与特殊的下令回令等表达方式，因此语音识别还需要进行专门的训练和优化。

针对电力调度领域的语音识别模型如图2所示：调控机器人的机器学习需要借助人工智能的自然语言处理技术，实现调度规程、典型操作票、变电站名称、设备名称、调度员的姓名等电力调度相关术语等资料的自动学习，形成知识库，支撑调控机器人思维决策。不断地优化电力专业词汇知识库，与通用词汇知识库一起，使得电力调度领域的语音识别模型识别更加准确。

图2 电力调度领域的语言识别模型

2.2 语义理解

省调的调控辅助机器人光有语音识别还不够，其还需要理解语音的具体含义，即语义理解。语义理解模型如图3所示，将语音识别得到的自然语言语句通过分词、句法分析、语义分析，逐步得出分析结果，分析的过程中还需调用相关的电力调度专业本体知识库。对于电力调度领域的自然语言理解来说，必须通过结合电力调度专业本体库，才能有效提高自然语言理解的准确率。例如，“颍州变500 kV1#主变”，如果采用通用的技术，即“500 kV”既可以修饰“1#主变”，也可以修饰“颍州变”。如果引入电力调度本体库，如图3所示，“500 kV”则属于电压等级字典取值，同时“1#主变”是设备对象，拥有“电压等级”属性，因此，通过本体库可以推理出“500 kV”是“1#主变”的电压等级属性的取值。对于调控辅助机器人，“颍州变500 kV1#主变”一词的语义分析结果为：“颍州变所辖的，电压等级为500 kV的，调度命名为1#主变的设备对象”。

图3 语义理解模型

省调的调控辅助机器人只有实现了语义理解，才可以进一步开发高级应用。同时语义理解的准确性至关重要，其关键用途也体现在以下几点:

(a)支撑规范规则学习；

(b)支撑经验规则学习；

首先，应做好企业转型的前期准备工作。李英禹和乌义汗(2016)认为传统外贸企业开展跨境电商的第一步便是要做好前期调研工作，做好这个工作可以帮助企业及时获取外部信息，掌握好流程，确保企业转型工作的顺利展开。鄂立彬和黄永稳(2014)也指出企业应该做好国外市场调研，探索服务外包模式。

(c)支撑智能交互；

(d)支撑智能搜索。

2.3 语音合成

省调调度台繁忙时调度电话容易占线，影响到了调度员的工作效率。对于日常的调度联系、不紧急的问询类对话等调度业务，调控辅助机器人可以利用语音合成技术，将调度指令、工作票工作内容合成语音，实现机器人主动拨打现场运维人员等调度联系人电话，替代省调调度员核对操作票、工作票，帮助调度员减轻压力，节约宝贵的调度电话资源。

以日常核对工作票、操作票的内容为例，智能核对的工作流程如图4所示，自动识别工作票、操作票关键字，对需要核对的工作提供一键式触发功能。调度员选择需要机器人智能核对的指令或工作票，调用虚拟坐席的语音合成和自动拨号功能，拨打变电站、地调等联系人员的电话，调控辅助机器人替代调度员核对工作，并将核对结果反馈给调度员，完成智能核实功能。对调控辅助机器人外呼结果分为：二次校核、人工介入、事件校核成功。

图4 智能核对的工作流程

2.4 声纹识别

现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不变。声纹识别技术优势体现在可以解决远程身份验证问题。对于调度运行专业，本身各级调度联系单位已装设调度电话，因此语音信号的获取极其方便，并不需要现场增加其他设备即可达到人员验证的效果。

调控辅助机器人的声纹识别应用中采用了深度学习算法。在短时语音的说话人声纹识别领域，相对传统的因子分析方法，识别准确率提高50%以上。与调度下令系统的门户账号密码结合形成统一生物认证，可优势互补，达到极高的准确率。基于卷积神经网络的声纹识别的结构如图5所示，由卷积层、激活层和池化层(包括最大值池化和平均值池化两种)组成卷积神经网络部分，堆叠若干次，形成深度卷积神经网络结构。将最后卷积层得到的特征图(feature maps)展开成列向量，以全连接的方式接至节点数固定的隐藏层(该隐藏层作为声纹模型向量的提取层)，再以全连接的方式接至输出层。

图5 基于卷积神经网络的声纹识别系统

3 调控辅助机器人应用展示

3.1 省调管辖业务进度展示

图6 省调管辖业务界面

3.2 在线智能交互

调控辅助机器人可实现在线交互。通过建立电力调度知识库，实现语音指令查询、调度业务处理辅助等功能，提供新员工便捷学习通道，降低调度员检索文档资料、数据、调阅曲线信息等工作强度。如图7所示，调控辅助机器人可以帮助调度员调阅D5000厂站接线图和检索电力基础知识。

图7 在线智能交互界面

3.3 调度智能交接班

现有调度交接班模式是根据调度日志口头描述，这种方式对调度交接班是否描述清楚无法索源。调控辅助机器人利用智能语音平台实现在线语音录音并转译，供接班人员在值班过程中重复收听和查询实时在线转译记录，尽可能的减少交接班盲区。如图8所示，为调控辅助机器人转译的部分交接记录。

图8 智能交接班交接记录

3.4 实时电话投屏转译

当前值班长对于主值调度员和副值调度员电话联系中的监护手段较为有限，调控辅助机器人通过实时电话投屏转译，使得调度员的调度联系过程可以得到实时的监护。调控辅助机器人对主、被叫身份自动识别，并对主被叫的通话内容实时转译，将主被叫转译内容投屏，供值班长监护主、副值值班员值班动态，实现“听看”结合的监护模式，如图9所示。

图9 实时电话投屏转译界面

3.5 机器人坐席外呼及智能核对

调控辅助机器人利用语音合成技术，将调度语令、工作票工作内容合成语音，实现机器人主动拨打调度联系人电话，替代调度员核对设备状态、操作票、工作票。对机器人外呼结果分为：二次校核、人工介入、事件校核成功。如图10所示，为设备状态智能核对的校核界面。

图10 设备状态核对界面

调控辅助机器人实现两票(操作票、工作票)校核时，分为“人人对话两票核对”与“机器人对话两票核对”两种。其中，机器人对话两票核对时，会对工作票或操作票指令内容进行分解，并提供“是”“否”“人工”“跳过”回复，供运维、地调人员回答，系统“声文并茂”展示每次校核结果。

3.6 监督与校核

调控辅助机器人通过声纹识别技术可以进行调度联系人员的身份认证。同时，实时捕捉调度电话信息，利用智能语音平台将电话语音流实时转译，通过关键字信息识别，可实现调度员下令校核，检验调度员下令的规范性；监督调度员对工作票许可开工、完工等工作内容的正确性检验，现场复核工作票和操作票正确性校核。调控辅助机器人提升了调度联系的安全性、规范性、及时性、准确性。

4 结语

省调调控辅助机器人从电网调度控制运行的实际需求出发，利用语音识别、语义理解等人工智能技术帮助应对日益复杂的电网调控运行业务。机器人具备业务进度展示、在线互动、智能核对、知识助手等辅助调度员日常工作的能力，并具备开发进一步高级应用的能力，使得省调的工作效率及智能化水平得到显著改善。