“人工智能技術電力研究與應用”特約專欄寄語

特約主編簡介

任瑩：碩士，高級研發工程師，昆明能訊科技有限責任公司一級技術專家。主要從事電力大數據、人工智能、機器學習相關領域研究。近年來，主持完成1項南方電網信息化項目，6 項云南電網信息化項目，10 余項云南電網科技項目。其中“基于電網資產管理的一體化生產管理平臺”獲南方電網科技進步獎二等獎、云南電網科技進步獎一等獎，“電力全數據資產服務中心智能構建技術研究與應用”獲中國電力協會科技創新一等獎，“基于客戶服務和可靠供電的智能營配技術研究及工程示范”獲云南電網科技進步獎二等獎，“基于電力大數據的電網負荷預測研究及應用”獲云南電力行業創新成果獎一等獎。

特約專欄寄語

人工智能可細分為機器學習、自然語言處理、語音交互、計算機視覺、深度學習等核心技術，隨著使能技術的發展，大量的企業積極探索人工智能技術與行業的融合。在當代人工智能技術快速發展的時代背景下，電網企業越來越注重借助當前先進的技術手段，提升電網生產、管理、運作模式的智能化水平。特別是對于電力領域擁有大量設備和海量數據的特點（設備規模超過千萬、數據量超過千億），迫切需要大數據、人工智能技術的應用來輔助，為電力的精益化管理和用戶服務水平的提升提供輔助支撐。本專題集中刊出了3 篇論文，對人工智能技術在電網的臺風災害影響、工單文本分類、桿塔數據分類應用上進行了深入討論。

任瑩

2020 年01 月

特約專欄文章摘要

文章一摘要：本文介紹了工單文本分類的理論和應用，并對文本分析的分詞、機器學習、深度學習等技術方法進行了描述?；陬A訓練BERT模型提出了95598客服工單自動分類的方法，設計了電力客服工單自動分類的流程，最后通過一個實際的案例對算法模型進行校驗，并與傳統的文本挖掘方法進行了對比。算例的結果表明，所使用的工單分類算法能顯著提高分類的準確性，在分類效率上也較高。

文章二摘要：在輸電線路三維可視化自動建模場景中如何實現對桿塔的三維點云數據進行快速準確的自動化分類是一個關鍵問題，在本文中我們提出了一種基于卷積自編碼神經網絡CAE的桿塔三維點云數據自動分類算法。首先，我們通過投影計算得到桿塔點云的旋轉角度并使用旋轉矩陣將桿塔點云擺正，然后進行正面側面投影獲取到桿塔點云的圖像；第二，使用收集到的桿塔點云圖像組成訓練數據集，對卷積自編碼網絡進行訓練之后提取出自編碼網絡的編碼部分用于對圖像進行特征提?。坏谌褂米跃幋a器對輸入的桿塔點云圖進行特征抽取，將提取的圖像特征向量輸入EM進行自動分類。實驗結果表明我們所提出的桿塔點云自動分類算法能夠快速準確實現對點云數據的自動化分類。

文章三摘要：臺風是一種可以給沿海地區電網造成巨大破壞的自然災害，中國東南沿海地區正是臺風災害頻發的地區。對于強臺風環境下的地區電網，臺風的強風可導致輸配電網中的電氣設備產生結構性損傷，影響供電穩定性。在電網設備中，桿塔是最易被臺風影響的大型設備，從中國東南沿海電網歷史臺風災損統計結果來看，絕大多數的倒塔與斷桿主要發生在強風圈內，顯然風速對桿塔的影響是巨大的。