CN114418306A - 基于nlp技术的人工智能评审系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于NLP技术的人工智能评审系统，该系统包括：数据采集控制系统，用于采集多源数据；数据融合系统，用于对所述多源数据进行数据融合与分析；安全监控系统，用于对所述多源数据进行监控与诊断，并构建多个用于电网安全诊断的评审模型；综合业务应用终端，用于为多种业务场景匹配对应的评审模型。本发明提供的基于NLP技术的人工智能评审系统，本发明通过智能语言多源数据采集、大数据融合、电网安全服务体系建设、业务应用搭建等四大模块构建而成，有效提高了智能化评审水平，加强了各项信息系统和业务系统的高度融合，解决了现有的依赖人工管控电网数据方式中存在的效率低、不易实施、成本高及管控能效差的问题。

Description

基于NLP技术的人工智能评审系统
技术领域
本发明涉及电力评估系统技术领域，尤其涉及一种基于NLP技术的人工智能评审系统。
背景技术
随着智能电网建设的发展，资源配置能力逐渐强化，电压等级和智能化程度越来越高，电网结构也越来越复杂。与此同时，为了确保电网工程安全和可靠的供电服务，节约施工工程成本，对于电网安全稳定的要求也随之提高。其中，针对电网数据进行合理有效的管理是保证电网系统能够安全稳定的基础。然而，现有的数据管理方式仍基于人工管理，针对影响因素多、涉及领域广的海量电网数据，这种仅靠人工进行的管理方式不仅效率低下、实施难度大、成本高，且在管理时极易出错，管控质量低，进一步还会影响电网其他环节的工作。因此，亟需一种智能化程度较高的方式，来增强对电网数据的管控。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于NLP技术的人工智能评审系统，以解决现有的依赖人工管控电网数据方式中存在的效率低、不易实施、成本高及管控能效差的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于NLP技术的人工智能评审系统，包括：
数据采集控制系统，用于采集多源数据；
数据融合系统，用于对所述多源数据进行数据融合与分析；
安全监控系统，用于对所述多源数据进行监控与诊断，并构建多个用于电网安全诊断的评审模型；
综合业务应用终端，用于为多种业务场景匹配对应的评审模型。
进一步，作为优选地，所述数据采集控制系统，包括：
底层应用数据采集模块，用于采用基于NLP技术的底层算法采集底层应用数据；
上层应用数据采集模块，用于采集上层应用数据，并进行读取、设定和筛选处理。
进一步，作为优选地，所述上层应用数据的类型为至少两种。
进一步，作为优选地，所述数据采集控制系统，还用于：
采集多维度信息，并将采集的信息通过数据融合方式进行融合；其中，
所述多维度信息包括电网负荷信息、设备信息、地理信息、气象信息、敏感数据信息及评审信息。
进一步，作为优选地，所述数据融合系统，还用于对元数据层、大数据层及应用数据层的数据进行融合。
进一步，作为优选地，所述评审模型包括电负荷分析评审模型与电网薄弱环节评审模型。
进一步，作为优选地，所述电网薄弱环节评审模型，还用于基于GIS图对电网薄弱环节进行评审。
进一步，作为优选地，所述GIS图为融合电网信息、气象信息及敏感点信息的图。
进一步，作为优选地，所述综合业务应用终端，还用于建立多级联动系统评审机制。
进一步，作为优选地，所述安全监控系统，还用于当诊断结果为异常时，触发告警提醒。
相对于现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明公开了一种基于NLP技术的人工智能评审系统，该系统包括：数据采集控制系统，用于采集多源数据；数据融合系统，用于对所述多源数据进行数据融合与分析；安全监控系统，用于对所述多源数据进行监控与诊断，并构建多个用于电网安全诊断的评审模型；综合业务应用终端，用于为多种业务场景匹配对应的评审模型。本发明提供的基于NLP技术的人工智能评审系统，本发明通过智能语言多源数据采集、大数据融合、电网安全服务体系建设、业务应用搭建等四大模块构建而成，有效提高了智能化评审水平，加强了各项信息系统和业务系统的高度融合，解决了现有的依赖人工管控电网数据方式中存在的效率低、不易实施、成本高及管控能效差的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的基于NLP技术的人工智能评审系统的结构示意图；
图2是图1中数据采集控制系统的子模块的构示意图；
图3是本发明某一实施例提供的基于NLP技术的人工智能评审系统的原理框图。
图4是本发明某一实施例提供的基于NLP技术的人工智能评审系统的工作流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，本发明某一实施例提供一种基于NLP技术的人工智能评审系统。如图1所示，该基于NLP技术的人工智能评审系统包括四个部分：
数据采集控制系统01，用于采集多源数据。作为可选地，该数据采集控制系统01用于对采集的数据源进行读取、设定及筛选处理。作为可选地，该数据采集控制系统01采集的上层应用数据的类型为至少两种。
在某一个具体实施例中，数据采集控制系统01还包括两个子模块，如图2所示。具体地，各模块的内容如下：
底层应用数据采集模块011，用于采用基于NLP技术的底层算法采集底层应用数据；
上层应用数据采集模块012，用于采集上层应用数据，并进行读取、设定和筛选处理。
数据融合系统03，用于对所述多源数据进行数据融合与分析。其中，数据融合系统03主要用于数据融合、存储、挖掘、建模、计算机分析于一体，根据所述数据融合建立应用数据层、大数据层以及元数据层。
安全监控系统02，用于对所述多源数据进行监控与诊断，并构建多个用于电网安全诊断的评审模型；具体地，该安全监控系统02主要用于电网诊断分析，能够自动诊断电网薄弱环节，建立薄弱评审模型并超前判断风险预警等，以保障电力系统的安全稳定运行。
综合业务应用终端04，用于为多种业务场景匹配对应的评审模型。具体地，该综合业务应用终端04用于构建覆盖各种类型终端的业务场景评审，进行分析抽象建模，使所述综合业务系统应用逻辑分类，适应各种业务。
在某一个具体实施例中，数据采集控制系统01，还用于采集多维度信息，并将采集的信息通过数据融合方式进行融合；其中，所述多维度信息包括电网负荷信息、设备信息、地理信息、气象信息、敏感数据信息及评审信息。
在某一个具体实施例中，数据采集控制系统01，还用于对元数据层、大数据层及应用数据层的数据进行融合。
在某一个具体实施例中，数据融合系统03，还用于对多个系统数据源的接入的数据进行融合，深层次挖掘数据价值，逐步支撑评审业务，并对所述多源数据进行敏感精确定位，全面支撑综合业务应用终端04。
在某一个具体实施例中，安全监控系统02，用于规划、构建电网安全诊断评审服务体系，进行构建用电负荷分析评审、电网薄弱环节评审。其中，当诊断结果为异常时，该安全监控系统02还用于触发告警提醒。
在某一个具体实施例中，综合业务应用终端04，还用于构建基层单位对回执、个层级有效衔接、评估调电网图像管理，构建业务评估管理系统，建立多级联动系统评审机制。
作为优选地，数据采集控制系统01在进行数据采集时，会控制深入挖掘电网有效信息，根据接收到的数据源传送至所述数据融合进行数据聚合，整合电网工程技术信息资源，涵盖了所述系统不同地域、自然、电压等级、时间尺度特性的电力供需评审分析平台，流程化处理电网诊断到电网评审等刚性管理和执行效果，将最终的评审数据、结果获取完毕信息之后，控制传送装置返回资料发放位。
在某一个可选地实施方式中，还基于GIS空间异构数据集成技术，将电网信息、气象信息和敏感点信息融合于“一张GIS图”，为电网薄弱环节可视化、空间负荷精准预测等高级应用提供支撑。采用云服务与图形隔离技术，实现图形灵活切割与无缝拼接，构建多层级协调电网图形管理体系，实现地理接线图、电网GIS图、电气接线图的“三图合一”，建立图形标准化绘制、成果序列化管理的工作模式。
在某一个可选地实施方式中，还利用智能系统实现数据资源的分布式维护、结构化管理以及计算校核、评审方案优选和专题研究等计算任务的动态分配与整体协调，满足各电压等级电网不同业务类型的计算需求。
请参阅图3-4，在某一实施例中，图3、4分别提供了基于NLP技术的人工智能评审系统的原理框图和工作流程图。具体地，数据采集控制系统01、数据融合系统03、安全监控系统02与综合业务应用终端04等环节相互配合。其中，平台的整体技术架构，分为多源数据接入、异构数据融合、服务体系构建、业务应用构建等4个层级。首先采用多个系统数据的接入，其次对多系统接入的异构数据进行深度融合，深层次挖掘数据价值，自下而开展数据融合聚合，逐步支撑规划业务；自上而下逐级穿透，并对敏感数据精准定位；然后通过对电网规划业务进行分析抽象建模，封装形成电网评审业务服务总线，使系统展示与业务逻辑分类，并适应多种类型终端设备的业务应用；逐步构建覆盖各种类型终端的业务场景应用，全面支撑电网规划业务的开展。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分仅仅为一种逻辑功能划分，在实际应用中对其实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或页面组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，包括：
数据采集控制系统，用于采集多源数据；
数据融合系统，用于对所述多源数据进行数据融合与分析；
安全监控系统，用于对所述多源数据进行监控与诊断，并构建多个用于电网安全诊断的评审模型；
综合业务应用终端，用于为多种业务场景匹配对应的评审模型。
2.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述数据采集控制系统，包括：
底层应用数据采集模块，用于采用基于NLP技术的底层算法采集底层应用数据；
上层应用数据采集模块，用于采集上层应用数据，并进行读取、设定和筛选处理。
3.根据权利要求2所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述上层应用数据的类型为至少两种。
4.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述数据采集控制系统，还用于：
采集多维度信息，并将采集的信息通过数据融合方式进行融合；其中，
所述多维度信息包括电网负荷信息、设备信息、地理信息、气象信息、敏感数据信息及评审信息。
5.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述数据融合系统，还用于对元数据层、大数据层及应用数据层的数据进行融合。
6.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述评审模型包括电负荷分析评审模型与电网薄弱环节评审模型。
7.根据权利要求6所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述电网薄弱环节评审模型，还用于基于GIS图对电网薄弱环节进行评审。
8.根据权利要求7所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述GIS图为融合电网信息、气象信息及敏感点信息的图。
9.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述综合业务应用终端，还用于建立多级联动系统评审机制。
10.根据权利要求1所述的基于NLP技术的人工智能评审系统，其特征在于，所述安全监控系统，还用于当诊断结果为异常时，触发告警提醒。
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