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摘要：本发明提出了一种用于电力行业的对话交互方法及系统，方法包括：设计多模态融合引擎实时融合和解析数据；构建增强学习动态优化机制，根据与用户互动自动优化交互策略；构建语义响应优化模型，优化电力术语的响应和理解；构建基于区块链的分布式电力数据链，使用智能合约自动执行数据验证和处理任务；对潜在的设备问题和维护时间进行预测；开发用户界面，允许用户根据需求和偏好调整交互方式和显示信息；构建实时监控与响应机制对电力系统进行实时监控和数据分析；定期优化对话交互方法。本发明提出了一种先进的对话交互方法及系统，提高电力行业的操作效率和安全性。

主权项：1.一种用于电力行业的对话交互方法，其特征在于，所述方法包括：S1、设计多模态融合引擎实时融合和解析数据；S2、根据多模态融合引擎构建增强学习动态优化机制，根据与用户互动自动优化交互策略；其中，在增强学习动态优化机制中，定义状态空间为电力系统S的动态交互环境，表示如下： ;其中，表示电网数据，表示用户查询，表示系统状态；行动空间A包括不同的系统响应措施，表示如下： ;其中，表示负荷调整，表示信息反馈，表示紧急响应；奖励函数基于操作的效益评估，表示如下： ;其中，分别表示操作效率、成本效益和用户满意度的权重；使用Q-learning方法优化决策过程，表示如下： ;其中，和分别代表学习率和未来奖励的折扣因子；S3、引入自然语言处理技术构建语义响应优化模型，优化电力术语的响应和理解，具体包括：S31、设计一个语义嵌入模型，使用电力行业的术语和对话数据进行训练，表示如下： ;其中，x表示输入词向量，和表示模型参数，v表示生成的嵌入向量；S32、集成一个基于电力行业知识图谱的查询解析模块，用于增强查询中术语的上下文理解；S33、设计一个自适应学习机制根据用户反馈动态调整语义理解和响应策略，其中，所述自适应学习机制的自适应更新表示如下： ;其中，W表示模型权重，表示学习率，L表示损失函数，d表示用户反馈数据；S34、设置实时监控机制来跟踪语义理解的准确性和响应时间，其中，所述实时监控机制的性能优化反馈循环表示如下： ;其中，表示包括响应时间和用户满意度指标；其中，所述S32中，具体步骤包括：S321、构建基于电力行业知识图谱；其中，关键实体包括设备、故障类型和操作流程；S322、将实时监控数据与知识图谱融合，实时更新知识图谱节点；其中，数据融合表示如下： ;其中，表示更新后的节点向量，表示原节点向量，r表示实时数据向量，、、表示权重矩阵，b、表示偏置项，和tanh表示激活函数；S323、使用自然语言处理工具解析用户查询，识别关键词和实体，然后映射查询到知识图谱，识别相关节点和连接路径；其中所述查询映射表示如下： ;其中，score表示查询与节点匹配的得分，q表示查询向量，表示节点向量，、、表示权重矩阵，表示偏置项，ReLU表示激活函数；S324、根据查询映射的结果，生成响应，同时利用图谱路径和节点信息构建答案，不断收集用户反馈来调整和优化响应准确性；S4、构建基于区块链的分布式电力数据链，使用智能合约自动执行数据验证和处理任务；S5、集成机器学习算法对潜在的设备问题和维护时间进行预测；S6、根据用户的个性化需求开发一个可配置的用户界面，允许用户根据需求和偏好调整交互方式和显示信息；S7、构建实时监控与响应机制对电力系统进行实时监控和数据分析，当遇到异常或紧急情况时立即做出响应；S8、建立一个持续学习和更新的框架，定期优化对话交互方法。

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