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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司申请的专利基于值班系统的电网智能调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115619117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211044304.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于值班系统的电网智能调度方法是由吴华华;谷炜;朱炳铨;马翔;童存智;郑翔;沃建栋;陈益渊;詹文达;吕磊炎;钱凯洋;方璇;尹文喆;邹先云;吕勤;宋昕;费咏攀;杨立宁;赵凯美设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于值班系统的电网智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于值班系统的电网智能调度方法，包括如下步骤：S1、基于电力知识图谱技术构建电力运行语料库；S2、结合调度语音转译文件生成电力调度用语库和电力词库；S3、基于特征提取、模式匹配、模型训练实现调度语音识别；构建基于Wavenet网络的语音模型；S4、采用深度优先算法，对获取的电力文本信息或语音信息进行解析、推送、调用和更新；S5、基于电力调度用语库和电力词库，对电力文本信息进行预处理，并采用BERT模型对电力文本信息进行处理得到提取文本表示特征，构建文本特征表示向量；S6、采用故障分类和预案匹配的方法辅助电力调度场景。该方案提高电网故障处置的速度和准确性，提高电网调度的智能化水平。

本发明授权基于值班系统的电网智能调度方法在权利要求书中公布了：1.基于值班系统的电网智能调度方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、基于电力知识图谱技术构建电力运行语料库； S2、结合调度语音转译文件生成电力调度用语库和电力词库； S3、基于特征提取、模式匹配、模型训练实现调度语音识别；构建基于Wavenet网络的语音模型； S4、采用深度优先算法，对获取的电力文本信息或语音信息进行解析、推送、调用和更新； S5、基于电力调度用语库和电力词库，对电力文本信息进行预处理，并采用BERT模型对电力文本信息进行处理得到提取文本表示特征，构建文本特征表示向量； S6、采用故障分类和预案匹配的方法辅助电力调度场景； S3中，基于特征提取、模式匹配、模型训练实现调度语音识别，包括如下步骤： 对于电力调度过程中的电话语音，通过加噪、改变声音频率的方式降低语音质量实现数据增强，并通过MFCC特征提取方法进行预处理，得到表征语音消息辨识性信息的语音特征向量； 使用WaveNet对MFCC特征进行识别； S4中，包括如下步骤： 信息搜索：如果获取的是语音信息，则调用语音识别服务器将语音信息识别成文本信息，根据文本信息获取规则信息，依据规则信息采用深度优先算法进行搜索，搜索器将检索结果发送给文本处理器； 信息处理：文本处理器接收搜索器发送过来的搜索结果，对搜索结果进行分类处理，把搜索结果返回给外部模块；根据搜索结果直接进行任务调用，或者以电网运行指标自动生成、关键信息自动成图、关注信息全景图标注的方式对搜索结果进行多维度展示； 规则分析：根据输入的文本信息，进行语义分析和频度分析，结合电网运行知识、电网运行状态和用户搜索目的，从规则库中获取匹配度最高的规则； 规则录入：外部模块将用户最终选择的搜索结果返回给搜索器的规则录入模块，规则录入模块进行规则录入，用于创建和更新规则库； S6中，采用故障分类和预案匹配的方法辅助电力调度场景，包括如下步骤： 采用基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障识别方法，实现故障分类，降低类别不均衡对事件识别结果的影响； 基于短文本匹配方法实现相似决策预案查询，返回决策预案信息，为调度人员提供决策支持； 电网故障识别方法，包括如下步骤： 利用BERT模型将分词后的电网监控信息转化为高维向量，并求均值得到告警数据句向量；构建深度学习模型，包括采用交叉熵损失函数的Bi-LSTM网络，输入故障样本进行监督训练并调参，得到对大样本故障类别具有较好识别率的第一子模型； 自定义一个多分类代价敏感损失函数，代替模型中的交叉熵损失函数，增大模型训练过程中对小样本的错分代价，得到能够准确识别小样本故障的第二子模型； 将每例故障样本分别输入第一子模型、第二子模型进行判别后，再采用模型自适应选择融合方法对判别结果进行集成，得到最终事件识别结果并输出； 基于短文本匹配方法实现相似决策预案查询，返回决策预案信息，为调度人员提供决策支持，包括如下步骤： 利用BERT模型将分词后的电网故障信息和故障预案信息转化为高维向量； 使用BERT模型计算得到预案匹配结果，取其中匹配分数最高的三组预案用以实际调度参考。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司金华供电公司，其通讯地址为：310007 浙江省杭州市黄龙路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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