典型文献
基于自然语言理解的故障处置预案语义建模研究及应用
文献摘要：
针对电网结构日益复杂,故障处置预案解析、识别及智能推送手段匮乏导致故障处置预案利用率低的问题,文中提出一种基于自然语言理解的故障处置预案语义建模方法.首先,基于文本卷积神经网络训练包含通知、开停机、调整机组出力、控制潮流、控制电压、控制频率6种意图的预案文本,构建预案语义理解模型.然后,基于正则表达式对意图识别后的预案文本进行解析,得到预案中的设备对象和操作目标.最后,基于文本相似度技术映射预案中设备对象与调度控制系统中标准名称.在实际调控系统的应用表明,所提预案语义建模方法能够准确地解析预案、识别语义,并通过感知电网故障智能推送相应的故障处置预案.
文献关键词：
故障处置预案;文本卷积神经网络;语义理解;文本相似度计算
中图分类号：
作者姓名：
胡怀伟;富英;张越;刘立轩;张沛
作者机构：
内蒙古电力(集团)有限责任公司乌兰察布电业局,内蒙古 乌兰察布 012000;南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏 南京 211106;北京科东电力控制系统有限责任公司,北京 100192;北京交通大学 电气工程学院,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]胡怀伟;富英;张越;刘立轩;张沛-.基于自然语言理解的故障处置预案语义建模研究及应用)[J].电力信息与通信技术,2022(05):68-73
A类：
故障处置预案
B类：
自然语言理解,案语,语义建模,建模研究,研究及应用,电网结构,智能推送,文本卷积神经网络,神经网络训练,开停机,整机,机组出力,控制频率,语义理解,解模,正则表达式,意图识别,别后,调度控制系统,中标,标准名称,调控系统,过感知,电网故障,文本相似度计算
AB值：
0.252842
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