[发明专利]一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法

说明书

本发明提供一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，利用智能设备的巡检结果对灾情发生的地点实施定位，并智能的将故障信息和定位信息通过语音平台传送给现场巡检人员；现场巡检人员根据故障信息、定位信息实施巡检，确切定位灾情地点、原因后，将地点、原因通过语音平台上报，语音平台自动地智能分析上报录音，并获取灾情的定位、严重程度，形成结构化数据，实现灾情分析定位，提升电网对各类灾情的预警能力。

技术领域

本发明主要内容涉及电力灾情预警领域，特别的涉及一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法。

背景技术

随着我国电力工业的发展，电网的覆盖面越来越广，设备越来越先进和复杂，出现故障的次数也越来越多。特别是当出现天气、人为因素造成的电网灾情时，将造成区域性停电，为社会生活和经济发展带来了损害。因此，及时发现灾情、定位灾情、化解灾情成为保证电力运行的重要任务。

传统的灾情排查方法采用人工巡检方式，这种方式的主要问题是效率低，发现问题、上报问题的速度较慢。为了解决这些问题，特别是随着科技的发展，基于无人机、卫星等先进探测设备的巡检方式逐渐投入使用，这些设备探测效率高，作业面积广，大大提高了故障灾情的探测定位效率。然而这些设备对地形和地面状态的要求比较高，通常只能探测处于开阔空旷地区的输电设备，而对于一些自然环境复杂地区或室内则无法执行探测任务。这时，通常采用前端部署的边缘设备如智能摄像头、智能探测仪等实施故障灾情探测，然而这些设备又面临灾情下断电、断网无法工作的问题。因此，急需一种灾情上报快、报告准确的预警方法。

传统在采用人工巡检方式时，即使发现灾情进行语音上报时也会碰到环境嘈杂、通讯信号不佳而导致的语音信号分辨不清，甚至发生错误的情况。这些问题不仅极大地影响了灾情的准确及时上报，甚至可能由于误判导致灾情进一步加剧。

发明内容

为了解决上述一个或多个问题，充分结合并发挥人工巡检、智能设备巡检的各方优势，提高电力灾情的定位效率，提出一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法：利用智能设备的巡检结果对灾情发生的地点实施定位，并智能的将故障信息和定位信息通过语音平台传送给现场巡检人员；现场巡检人员根据故障信息、定位信息实施巡检，确切定位灾情地点、原因后，将地点、原因通过语音平台上报，语音平台自动地智能分析上报录音，并获取灾情的定位、严重程度，形成结构化数据，实现灾情分析定位，提升电网对各类灾情的预警能力。

一种基于智能识别的语音平台电力灾情预警方法，包括：

步骤1：无人设备采集电力灾情现场数据，并将灾情数据发送至语音平台；语音平台将无人设备获取的灾情现场数据生成灾情巡检排查表；

步骤2：语音平台对步骤1所述的排查表采取循环检查，确定将排查表中的一项巡检记录发送至对应巡检人员；根据预先建立的巡检记录中的数据编码与中文语音的映射表，将该项巡检记录转化为中文语音，并发送至对应巡检人员。

步骤3：语音平台接收巡检人员反馈的语音信息，并利用神经网络模型将反馈的语音信息转换成结构化数据，具体方法为：

(1)将语音信号进行采样后划分为多个帧序列；并将第k帧f_k作频域变换，得到第k帧的频域表达F_k(n)，其中n表示频域下标，0≤n≤N；

计算加窗口后信号的能量谱如下：

其中窗口为

(2)将能量谱G(m)输入神经网络模型中，从而得到结构化数据；其中神经网络模型的激励函数为：

参数μ为控制参数。

本发明的发明点及技术效果：