電力語音精準(zhǔn)識別系統(tǒng)構(gòu)建模型研究

國網(wǎng)青海省電力公司信息通信公司 林 鑫 佟 芳 馬國雷 國網(wǎng)青海省電力公司 張容福 科大訊飛股份有限公司 楊 承 李 心

早期電網(wǎng)電力大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計，主要采用縱向布局的模式進(jìn)行搭建，且系統(tǒng)中的每一項功能共同搭建成了大數(shù)據(jù)子系統(tǒng)。十三五期間，電網(wǎng)電力大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開始進(jìn)行底層整合，將電網(wǎng)系統(tǒng)中的物聯(lián)網(wǎng)部分單獨設(shè)計規(guī)劃，搭建基礎(chǔ)服務(wù)層，由上層中的不同類型系統(tǒng)分別在底層數(shù)據(jù)服務(wù)層中對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集器和讀取，然后結(jié)合系統(tǒng)主要功能設(shè)計目標(biāo)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘分析[1]。本文提出的電網(wǎng)電力大數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計方案中，采用模塊化設(shè)計將系統(tǒng)中所有功能模塊設(shè)計成獨立工作模塊，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

1 電力電網(wǎng)大數(shù)據(jù)語音顯示模塊的功能

智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的初期規(guī)劃階段，普遍的做法是部署多個相對獨立運行的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。然而，十四五規(guī)劃期間，面臨著將這些系統(tǒng)的顯示部分進(jìn)行有效整合的重大任務(wù)[2]，其核心目標(biāo)是構(gòu)建一套全新的大數(shù)據(jù)功能模塊，不僅能夠支持多個系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)的整合，還能在三維模型上實現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的可視化顯示。此外，該功能模塊還需具備深入分析IDC 內(nèi)可用資源的能力，從而為智能電網(wǎng)的決策支持和優(yōu)化管理提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。該系統(tǒng)需要調(diào)用的系統(tǒng)軟硬件模組如圖1所示。

圖1 電力電網(wǎng)大數(shù)據(jù)顯示模塊數(shù)據(jù)流圖

在圖1的展示中，所有的三維可視化數(shù)據(jù)均源自于其下方的數(shù)據(jù)接口。其中，文件管理系統(tǒng)（File System Object，F(xiàn)SO）扮演著重要角色，主要負(fù)責(zé)讀取如電力系統(tǒng)CAD 設(shè)計圖紙等獨立文件數(shù)據(jù)的作用[3]。同時，應(yīng)用數(shù)據(jù)接口部分則被直接應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)和外部系統(tǒng)方面連接上，從而實現(xiàn)了和外部數(shù)據(jù)庫的同步數(shù)據(jù)。而結(jié)構(gòu)化邏輯數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)則專門用于對IDC 內(nèi)部相關(guān)系統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫資源的讀取，當(dāng)這些邏輯數(shù)據(jù)資源被成功讀取后會被傳送到數(shù)據(jù)源系統(tǒng)上。而快速邏輯數(shù)據(jù)會得到DBase系統(tǒng)的專業(yè)管理，大宗數(shù)據(jù)則交由HaDoop 系統(tǒng)高效處理[4]。

為進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)管理效率，管理系統(tǒng)會精心控制數(shù)據(jù)的讀取和使用。在這個過程中，Redis 系統(tǒng)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其構(gòu)建了高速數(shù)據(jù)緩存。這一機制由Redis 一級數(shù)據(jù)緩存和DBase 二級數(shù)據(jù)緩存共同組成，確保了數(shù)據(jù)的快速訪問和處理。這些Redis 數(shù)據(jù)隨后會被多個數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)利用，如Matlab 和Python 系統(tǒng)，共同構(gòu)建出精準(zhǔn)的三維可視化圖表。

數(shù)據(jù)索引的引入使得數(shù)據(jù)的管理和檢索變得更加高效，Map 系統(tǒng)將這些圖表整理成數(shù)據(jù)熱點集，進(jìn)而通過LOD 系統(tǒng)將這些數(shù)據(jù)熱點與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行深度整合，最終由Html5整合的Flash、JavaScript 等前端組件進(jìn)行顯示。這樣就構(gòu)建了一個完整的數(shù)據(jù)管理信息化模型，將軟硬件系統(tǒng)作為一個功能黑箱進(jìn)行考察，專注于數(shù)據(jù)管理部分的工作流程，從而形成了圖2中模型。這一模型不僅優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理流程，而且還提高了數(shù)據(jù)可視化的效率和精度。

圖2 電力電網(wǎng)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理模型示意圖

在圖2所示的場景中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)都需要經(jīng)過一系列的處理流程，包括數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)三維整合，這三個關(guān)鍵步驟完成后，數(shù)據(jù)才會被提交到管理語音桌面系統(tǒng)中。如部分深度挖掘的結(jié)果、預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)、邏輯閉鎖數(shù)據(jù)以及綜合保護(hù)動作結(jié)果數(shù)據(jù)等，這些特殊的數(shù)據(jù)能夠直接繞過三維整合提交到管理桌面系統(tǒng)中，便于提升數(shù)據(jù)處理的效率[5]。

2 可視化系統(tǒng)主要功能模塊分割及設(shè)計實現(xiàn)

針對電力可視化系統(tǒng)的設(shè)計，通過將三維地圖與電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)兩者相互結(jié)合的方式進(jìn)行設(shè)計，這樣不僅能夠便于對數(shù)據(jù)的查詢，還能夠通過數(shù)據(jù)更加直觀的促進(jìn)電網(wǎng)調(diào)度效率的提高。因此，在本系統(tǒng)主要功能模塊設(shè)計時，具體如圖3所示。需要重視對系統(tǒng)數(shù)據(jù)檢索功能的設(shè)計，如三維地圖設(shè)計可以更好地應(yīng)用數(shù)據(jù)檢索。

圖3 數(shù)據(jù)查詢模式示意圖

在圖3所展示的功能中，地理范圍的查詢功能具備高度的靈活性和精細(xì)度。其不僅支持對省、市、區(qū)縣、街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)、社區(qū)行政村、街區(qū)以及大型建筑物和電表戶等多個層級的查詢，而且能夠直接在基于地圖顯示的主界面上展示關(guān)鍵數(shù)據(jù)。當(dāng)調(diào)度人員點擊地圖上特定區(qū)域時，系統(tǒng)會即時顯示該區(qū)域的詳細(xì)數(shù)據(jù)，便于精準(zhǔn)了解各地區(qū)電力狀況。此外該系統(tǒng)還具備變電站覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)查詢功能，無論變電站等級如何，都能清晰地展示不同倒閘狀態(tài)下變電站交叉轄區(qū)的實際供電模式。

該系統(tǒng)還引入了值域范圍查詢功能，并配備語音播報，使調(diào)度人員能夠迅速定位并了解特定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)情況。特別是錄波圖數(shù)據(jù)的直接查詢功能，能夠?qū)崟r捕捉離群數(shù)據(jù)、峰值數(shù)據(jù)、谷值數(shù)據(jù)等關(guān)鍵信息，一旦這些數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警提示，確保電力網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行。系統(tǒng)還能對多列關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、時域關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、頻域關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等進(jìn)行實時監(jiān)測預(yù)警，實現(xiàn)個性化操作。

2.1 前端顯示和三維地圖調(diào)用功能

電力BIM 系統(tǒng)與地球地理信息地圖數(shù)據(jù)GIS系統(tǒng)或北斗系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)的融合下，實現(xiàn)了前沿的三維地圖功能。通過前端的Flash 組件成功整合了這些地圖信息，并將其呈現(xiàn)在Map 系統(tǒng)中。這樣，調(diào)度人員不僅能夠清晰地看到電網(wǎng)的分布情況，還能實時掌握電網(wǎng)的運行狀態(tài)，為決策提供了有力支持。對于原始錄波圖數(shù)據(jù)、深度挖掘數(shù)據(jù)、匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，尚不支持三維地圖的系統(tǒng)的資源。為將這些數(shù)據(jù)以更直觀的方式呈現(xiàn)出來，引入了三維數(shù)據(jù)圖表技術(shù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的整合與可視化輸出，旨在通過更先進(jìn)、更豐富的三維圖表展示系統(tǒng)為用戶帶來更為直觀的數(shù)據(jù)體驗。

2.2 數(shù)據(jù)初步治理和數(shù)據(jù)深度挖掘功能

如圖2所示，這一系統(tǒng)為數(shù)據(jù)提供了從基礎(chǔ)整理到深度探索的全方位處理。系統(tǒng)中，部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)過初步治理后就能直接滿足數(shù)據(jù)可視化的需求，而另一些數(shù)據(jù)則需要進(jìn)一步通過深度挖掘模塊進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)深度挖掘模塊部分功能是由系統(tǒng)內(nèi)置完成的，例如深度迭代回歸分析等。同時，還有部分深度挖掘功能是由關(guān)聯(lián)系統(tǒng)提供的，這些功能主要面向特定類型的數(shù)據(jù)，如預(yù)警數(shù)據(jù)等。初步治理階段，數(shù)據(jù)經(jīng)歷了時域和頻域的多重分析。在時域分析中，回歸分析和超限學(xué)習(xí)功能發(fā)揮了關(guān)鍵作用，幫助識別數(shù)據(jù)中的趨勢和異常。而在頻域分析中，小波變換和傅里葉變換等技術(shù)的應(yīng)用則進(jìn)一步提取了數(shù)據(jù)的頻域特征值，這些特征值隨后被轉(zhuǎn)化為二次時域數(shù)據(jù)，為后續(xù)的深度挖掘提供了豐富的素材。

2.3 數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計功能

如圖1所示，之所以在數(shù)據(jù)挖掘過程中引入Python 模塊，是因為數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計過程并不是簡單的進(jìn)行數(shù)據(jù)加權(quán)累加等操作，而是需要根據(jù)可視化顯示的實際需求，編制各種較為復(fù)雜的統(tǒng)計方案。比如數(shù)據(jù)的差值序列擴增、數(shù)據(jù)的杜邦值反向加權(quán)賦值等，這些功能均需要更加側(cè)重數(shù)據(jù)統(tǒng)計的Python 模塊進(jìn)行二次編程開發(fā)，而與之并列的Matlab 模塊更側(cè)重數(shù)據(jù)的復(fù)雜可視化圖表編制。所以Python 與Matlab 的功能結(jié)合模式，是使用Python 進(jìn)行復(fù)雜結(jié)構(gòu)下的數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計后，將統(tǒng)計結(jié)果報送到Matlab 生成三維可視化圖表，且這些圖表使用后續(xù)的JavaScript 模塊進(jìn)行重新編程賦值，使其最終可視化親和度更高、終端界面更為和諧，防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)顯示后調(diào)度人員觀察不徹底或不及時的情況。

3 三維語音可視化系統(tǒng)實際應(yīng)用效果測試

為測試系統(tǒng)本文系統(tǒng)在日常調(diào)度中的應(yīng)用可行性，選擇以2019年和2020年的全年實際運用數(shù)據(jù)為試驗數(shù)據(jù)展開仿真測試，并利用原桌面系統(tǒng)與本模型驅(qū)動之下的桌面系統(tǒng)分別實施調(diào)度桌面搭建，選擇150個工作年限不同的調(diào)度員，將其分成5組，每一組30人，而員工的工作經(jīng)驗主要為1年、3年、7年、15年、30年，對系統(tǒng)進(jìn)行仿真調(diào)度測試。具體結(jié)果如表1所示。

表1 調(diào)度效率仿真運行測試結(jié)果表

調(diào)度反應(yīng)率主要指調(diào)度員的反應(yīng)思考時間（單位：s），結(jié)合測試結(jié)果可知，本文提出的系統(tǒng)在應(yīng)用時使得不同工齡階段調(diào)度工作人員的反應(yīng)效率得到提高；且與原系統(tǒng)對比，本系統(tǒng)進(jìn)一步降低了新老調(diào)度員之間能力方面的差距，提高了新調(diào)度員的3.46倍效率，提高了30年工作經(jīng)驗老員工的1.33倍。

調(diào)度決策效率是指在調(diào)度員發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運行狀態(tài)異常并發(fā)出調(diào)度指令后，實際產(chǎn)生效果的調(diào)度指令與總調(diào)度指令的比率。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，只有一年工作經(jīng)驗的調(diào)度員決策效率也高達(dá)96.2%。然而，在這組數(shù)據(jù)中還觀察到，不論調(diào)度員的工齡長短，當(dāng)調(diào)度員開始使用新系統(tǒng)后其調(diào)度決策效率均呈現(xiàn)出顯著的提升。新入職的調(diào)度員在這方面的提升幅度超過了那些經(jīng)驗豐富的老調(diào)度員。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，使用新系統(tǒng)后所有調(diào)度員的調(diào)度失誤率均有所下降，尤其是新調(diào)度員的失誤率下降幅度竟然超過了經(jīng)驗豐富的調(diào)度員[6]。

綜上所述，新管理模型構(gòu)建的新電力電網(wǎng)三維可視化系統(tǒng)，對相關(guān)功能子系統(tǒng)并未作出調(diào)整，即可認(rèn)為新系統(tǒng)的電網(wǎng)大數(shù)據(jù)實際挖掘能力并非作出實質(zhì)性提升，僅通過對電網(wǎng)IDC 中相關(guān)的數(shù)據(jù)算力資源進(jìn)行深入研究和重新優(yōu)化整合，成功地提升了電力調(diào)度桌面系統(tǒng)的可視化能力，使人機界面更加符合人機交互的原則，界面設(shè)計更加友好和直觀，極大地提升了用戶體驗，并進(jìn)一步提高了電網(wǎng)調(diào)度的效率和安全性，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和人們的日常生活提供了有力保障，也為未來的電網(wǎng)智能化發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。