本文分享了智能電網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢，并且具體講解了自然語言理解技術(shù)在電網(wǎng)行業(yè)中的應(yīng)用。

電力網(wǎng)（電網(wǎng)）是高效快捷的能源輸送通道和優(yōu)化配置平臺，是能源電力可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在現(xiàn)代能源供應(yīng)體系中，電網(wǎng)發(fā)揮著重要的樞紐作用，關(guān)系國家能源安全。2010年以來，國家電網(wǎng)的規(guī)模增長近一倍，保障了經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展對能源電力的需求。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器智能的優(yōu)勢正逐漸深入各行各業(yè)。本文將聚焦中國市場，談?wù)勛匀徽Z言理解技術(shù)在電網(wǎng)行業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展前景。

自然語言處理（NLP）技術(shù)旨在研究通過計算機(jī)設(shè)備理解，處理，應(yīng)用人類的語言文本信息內(nèi)容，是人工智能研究領(lǐng)域中最為典型也最具挑戰(zhàn)的一個部分。

目前，國家電網(wǎng)正在試圖將NLP技術(shù)運用到電網(wǎng)相關(guān)的服務(wù)工作當(dāng)中，通過技術(shù)的力量，加速電網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展。

智能電網(wǎng)泛指借助人工智能技術(shù)實現(xiàn)的智能化電網(wǎng)。它基于集成的高速雙向通信網(wǎng)絡(luò)，通過先進(jìn)的控制方法和先進(jìn)決策支持系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用，以可實現(xiàn)更可靠，更安全，更高效，為目的的電網(wǎng)服務(wù)。從而保障了廣大用戶額電能質(zhì)量，推動電力市場的發(fā)展。

通過文本閱讀理解，文本相似度計算，知識圖譜等技術(shù)，在項目招標(biāo)，檢測預(yù)警，維護(hù)修理，以及渠道客戶等電網(wǎng)業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景當(dāng)中落地。提升電網(wǎng)業(yè)務(wù)的工作效率，造福廣大人民群眾。

01 市場規(guī)模與發(fā)展趨勢

2005年以來，智能電網(wǎng)的關(guān)注度不斷提升，這是現(xiàn)代電力系統(tǒng)日益復(fù)雜的體現(xiàn)。智能電網(wǎng)的概念是科研技術(shù)、解決方案，以及政策和監(jiān)管機(jī)制的合集。未來幾年，新能源裝機(jī)和發(fā)電量占比的提升將是一個必然的趨勢，電網(wǎng)將圍繞著清潔能源，進(jìn)行系統(tǒng)化的投資升級。另一方面，中東部地區(qū)興起的大量間歇性分布式電源并網(wǎng)也需要智能配電網(wǎng)絡(luò)的支撐。

我國智能電網(wǎng)市場的需求方主要是國家電網(wǎng)，南方電網(wǎng)，以及地方供電局和一些地方電力公司。目前，市場上有能力提供較為全面的智能電網(wǎng)解決方案的供應(yīng)商還十分有限，但是，我們也看到絕大多數(shù)企業(yè)都已經(jīng)開始在某個或多個細(xì)分領(lǐng)域逐步展開智能化的戰(zhàn)略部署。

數(shù)據(jù)來源：國家電網(wǎng) 前瞻產(chǎn)業(yè)研究院

02 相關(guān)技術(shù)介紹

文本信息抽取

文本信息抽取主要是結(jié)合機(jī)器閱讀理解，通過訓(xùn)練Word2vec模型，將文本數(shù)據(jù)中有效的信息識別出來，實現(xiàn)自動從文本數(shù)據(jù)中識別并提取關(guān)鍵信息內(nèi)容的功能。

文本信息抽取的技術(shù)可以應(yīng)用于電網(wǎng)招標(biāo)文檔數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化存儲，便于招標(biāo)文檔的聚類和整理。同時也適用于電網(wǎng)企業(yè)說明文檔的檢測警報等任務(wù)。

文檔相似度分析

文檔相似度分析是依賴文字內(nèi)容語義相似度計算的技術(shù)實現(xiàn)的一種典型NLP任務(wù)，一般用于信息檢索和知識問答的模糊匹配。

這項技術(shù)正嘗試被運用于電網(wǎng)維修行業(yè)，維修人員可以通過提問，或關(guān)鍵字/詞搜索的方式對信息量龐大的電網(wǎng)維修說明文檔進(jìn)行快速的檢索，系統(tǒng)可以找到精準(zhǔn)的相關(guān)內(nèi)容，并生成說明內(nèi)容返回給為維修人員。

知識圖譜

知識圖譜是指包含不同實體之間的信息和語義關(guān)聯(lián)的知識庫，能夠有效的將系統(tǒng)當(dāng)中的知識類信息進(jìn)行整理與關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的相互聯(lián)結(jié)與溝通。

針對包含專業(yè)技術(shù)和知識類文本數(shù)據(jù)組建圖數(shù)據(jù)庫，從而實現(xiàn)復(fù)雜的檢索功能和智能輔助決策的功能。

通過圖數(shù)據(jù)庫提升文本信息的檢索質(zhì)量，可有效的運用于電網(wǎng)管理監(jiān)控，電網(wǎng)知識類智能問答客服等場景。

情感識別

感情識別技術(shù)指的是通過對工作業(yè)務(wù)當(dāng)中對話內(nèi)容信息的聚類和理解，識別用戶在對話內(nèi)容中所表達(dá)的情感信息的技術(shù)。

感情識別技術(shù)主要依靠長期短期記憶（LSTM）算法，對相關(guān)業(yè)務(wù)對話語料的上下文信息進(jìn)行深層理解，結(jié)合對話當(dāng)中的語境信息，判斷對話內(nèi)容中所表達(dá)的情緒正負(fù)極，進(jìn)而理解對話內(nèi)容的話題與意圖。

03 應(yīng)用分布與產(chǎn)品案例

電網(wǎng)檢測警報

（江蘇電網(wǎng)與河海大學(xué)）傳統(tǒng)的電網(wǎng)檢測警報無法對在短時間內(nèi)對發(fā)生的警報事件做出準(zhǔn)確的判斷。鑒于目前監(jiān)測報警信息效率低的現(xiàn)狀，人工智能技術(shù)為電網(wǎng)業(yè)務(wù)提供了有效的解決方案。

首先，通過NLP技術(shù)對報警信息文本的特征進(jìn)行分析和整理，并做好預(yù)處理工作。

之后，基于Word2vec模型對監(jiān)視警報信息進(jìn)行矢量化。

最后，針對報警信息的特點，建立了基于LSTM和CNN組合的監(jiān)控報警事件識別模型。該模型可以通過與多種識別模型的比較，以驗證本文方法的可行性和有效性。

智能電網(wǎng)檢修問答系統(tǒng)

（南方電網(wǎng)與薄言科技）通過機(jī)器閱讀理解技術(shù)將電網(wǎng)安規(guī)的文檔進(jìn)行讀取和分析，然后為文檔中的段落創(chuàng)建索引。

當(dāng)電網(wǎng)維修人員向系統(tǒng)提問后，系統(tǒng)會先在索引里搜索相關(guān)段落，再從找到的段落中讀出問題答案系統(tǒng)依賴bert 模型預(yù)測出來文章當(dāng)中哪一段能回答這個問題的概率最高。（學(xué)術(shù)的閱讀理解數(shù)據(jù)集上，人能做到86.8, 最好的模型做到88.6了）。

搜索返回的是段落，系統(tǒng)將段落內(nèi)容轉(zhuǎn)精煉成回答短語，也就是說，系統(tǒng)會先理解文本內(nèi)容，之后再抽取原文的一部分內(nèi)容作為答案輸出，返回給維修人員。

電網(wǎng)維修人員可以通過自然語言交互的方式快速查閱電網(wǎng)維修文檔，從而有效提升電網(wǎng)維修任務(wù)的工作效率。

智能電網(wǎng)招標(biāo)資料查重系統(tǒng)

（國網(wǎng)江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院）電網(wǎng)公司在項目招標(biāo)采購過程中， 一般要對招標(biāo)資料進(jìn)行查重工作，在歷史項目資料庫中查找是否存在類似項目，以防止項目重復(fù)招標(biāo)的情況發(fā)生，避免資金浪費。

使用潛在語義索引的方法， 對文檔中的語義進(jìn)行分析。使用NLP領(lǐng)域的中文分詞、詞向量轉(zhuǎn)換、詞權(quán)重計算、主題建模等技術(shù)構(gòu)建一套文檔相似度分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)可在海量歷史項目資料庫中快速找出與目標(biāo)文檔相似的項目，并計算出文檔相似度百分比，輔助招標(biāo)采購專職工作人員判斷招標(biāo)資料是否合規(guī)。系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，對規(guī)范電網(wǎng)公司項目招標(biāo)采購管理具有重要的實用價值。

局限性與發(fā)展趨勢

NLP技術(shù)在電網(wǎng)行業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用才剛剛起步，大多數(shù)案例還處于實驗和探索階段。當(dāng)前，真正在實際場景中落地的項目非常有限，相關(guān)的進(jìn)展主要來自科研高校以及科技公司的POC項目當(dāng)中。這些項目當(dāng)中的數(shù)據(jù)多為實驗數(shù)據(jù)，缺乏一定的客觀性和普適性。從目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，電網(wǎng)行業(yè)中數(shù)據(jù)的獲取和整理將會是一個較大的挑戰(zhàn)。

電網(wǎng)領(lǐng)域的內(nèi)容具有一定的專業(yè)性，且需要進(jìn)行大量有效的人工標(biāo)注才能訓(xùn)練出一個有效的模型。

此外，電網(wǎng)公司是比較傳統(tǒng)的能源類企業(yè)，其工作方式以及工作系統(tǒng)已經(jīng)形成體系。因此，相對于其他行業(yè)來說，電網(wǎng)業(yè)務(wù)智能化的成本更大，門檻更高。短期之內(nèi)，NLP技術(shù)在電網(wǎng)行業(yè)中的應(yīng)用依然是以協(xié)助人類工作為目的，而這同樣需要相關(guān)從業(yè)人員接受并掌握新的工作形式與模式。

事實上，中國國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)等行業(yè)領(lǐng)頭者已經(jīng)在積極的與多家科技公司和院校實驗室進(jìn)行合作，共同探索人工智能技術(shù)在電網(wǎng)電力領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在推動電網(wǎng)電力智能化的戰(zhàn)略方針，更好的服務(wù)于百姓。未來，將會有更多電網(wǎng)業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)被挖掘和記錄，NLP技術(shù)的主要應(yīng)用場景將不再僅僅是輔助業(yè)務(wù)的智能客服中心。屆時，智能技術(shù)將會進(jìn)一步的深入到電網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)具體的管理檢測和維護(hù)當(dāng)中。

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