基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法

丁禹; 尚学伟; 米为民

doi:10.7500/AEPS20191228004

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基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法
- Deep Learning Based Knowledge Extraction Method for Text of Power Grid Dispatch and Control
- 电力系统自动化-方正平台 2020年44卷第24期页码：161-168
- 作者机构：
  
  1.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106
  2.北京科东电力控制系统有限责任公司，北京市 100192
- 作者简介：
  
  丁禹（1996—），男，硕士研究生,主要研究方向：电网调度自动化。E-mail：2677945459@qq.com
  尚学伟（1973—），男，硕士，教授级高级工程师，硕士生导师,主要研究方向：电网调度自动化。E-mail：shangxuewei@sgepri.sgcc.com.cn
  米为民（1972—），男，通信作者，硕士，教授级高级工程师,主要研究方向：电力调度自动化系统。E-mail：miweimin@sgepri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20191228004
  中图分类号：
- 收稿日期：2019-12-28，
  
  修回日期：2020-09-23，
  
  网络出版日期：2020-11-07，
  
  纸质出版日期：2020-12-25
- 稿件说明：
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丁禹,尚学伟,米为民.基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法[J].电力系统自动化,2020,44(24):161-168.

DING Yu,SHANG Xuewei,MI Weimin.Deep Learning Based Knowledge Extraction Method for Text of Power Grid Dispatch and Control[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(24):161-168.
丁禹,尚学伟,米为民.基于深度学习的电网调控文本知识抽取方法[J].电力系统自动化,2020,44(24):161-168. DOI： 10.7500/AEPS20191228004.

DING Yu,SHANG Xuewei,MI Weimin.Deep Learning Based Knowledge Extraction Method for Text of Power Grid Dispatch and Control[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(24):161-168. DOI： 10.7500/AEPS20191228004.

摘要

电力系统的发展对电力系统知识的使用提出新的要求，为了实现非结构化电网调控文本知识的自动抽取，文中提出了基于注意力的双向长短期记忆网络和条件随机场的深度学习模型。深度学习模型从调度规程等文本数据中抽取电网运行规则和电网事故处理流程。实验结果表明，提出的模型的语料精度、召回率和F1分数分别为91.00%

89.98%和90.49%，结果略优于另外3种模型。在训练集和测试集上分别进行F1评估，识别精度差异很小，说明模型学习中没有发生过拟合现象，提出的深度学习模型具备良好的泛化能力。

Abstract

The development of power systems has put forward new requirements for the use of power system knowledge. In order to achieve automatic extraction of unstructured text knowledge of power grid dispatch and control

the deep learning model of attention based bidirectional long- and short-term memory networks and conditional random fields is proposed in this paper. The deep learning model extracts grid operation rules and grid accident processing procedures from text data such as dispatching protocols. The experimental results show that the accuracy

recall rate

and F1 score of the proposed model on the corpus are 91.00%

89.98%

and 90.49%

respectively

and the results are slightly better than the other three models. F1 evaluation is performed on the training set and test set

respectively

and the difference in recognition accuracy is small. This shows that no over-fitting occurs during model learning

and the proposed deep learning model has good generalization ability.

关键词

Keywords

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