申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心

申请日：2021-03-17

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN112860872B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06N3/0442;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.06.15#实质审查的生效;2021.05.28#公开

摘要：本发明公开了一种基于自学习的配电网操作票语义合规性的校验方法及系统，所述方法包括根据预先获取的电网基本调度操作规则和历史操作票语义校验结果，构建电网调度操作票知识库；基于单层神经网络及分层LSTM神经网络，对调度操作规则的操作指令进行特征提取、分解，得到调度操作规则中的设备信息与操作动作信息，以作为校验准则，并根据校验准则更新所述电网调度操作票知识库；对待校验的目标操作票数据进行结构化处理，根据更新后的电网调度操作票知识库，对结构化处理后的目标操作票合规性进行实时校验。本发明提供的校验方法，能够适应操作设备种类繁多，文本种类和描述增加的情况，提高了操作票语义分析结果的准确度及分析效率。

主权项：1.一种基于自学习的配电网操作票语义合规性的校验方法，其特征在于，包括：根据预先获取的电网基本调度操作规则和历史操作票语义校验结果，构建电网调度操作票知识库；其中，构建电网调度操作票知识库的步骤包括：构建配电网知识图谱；根据预设的数据类别、检索方法、依托变更关系、配置方法、发布方法及所述配电网知识图谱，构建数据关联知识库；构建所述数据关联知识库的搜索引擎，所述搜索引擎的功能包括实体查询、篇名查询及术语查询；获得调度操作知识，并根据所述调度操作知识、所述搜索引擎及所述数据关联知识库，构建电网调度操作票知识库；基于单层神经网络及分层LSTM神经网络，对所述调度操作规则的操作指令进行特征提取、分解，得到所述调度操作规则中的设备信息与操作动作信息，以作为校验准则，并根据所述校验准则更新所述电网调度操作票知识库；其中，对所述调度操作规则的操作指令进行特征提取、分解之后，还包括：对分解后的操作指令数据经过预处理，得到对应的词序列；根据预设的映射关系，将所述词序列映射为对应的词向量，并对所述词向量进行标注；基于单层神经网络及分层LSTM神经网络，过滤所述操作指令中的长文本，得到句向量；根据标注后的词向量及所述句向量进行操作指令语义的完整性分析；在构建所述校验准则并根据所述校验准则更新所述电网调度操作票知识库的过程中包含电力调度文本特点分析和基于LSTM关联的语义完整性分析；对待校验的目标操作票数据进行结构化处理，根据更新后的电网调度操作票知识库，对结构化处理后的目标操作票合规性进行实时校验。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 基于自学习的配电网操作票语义合规性的校验方法及系统

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