[发明专利]一种基于Pandapower与语音识别的电力系统潮流仿真交互方法

权利要求书

1.一种基于Pandapower与语音识别的电力系统潮流仿真交互方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：采用全序列卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Network,DFCNN)与连续时序分类模型(Connectionist Temporal Classification,CTC)结合方式建立声学模型，具体包括以下步骤：

S11：通过录音设备采集开展电力系统潮流仿真时相关命令的音频数据；

S12：将采集的音频数据进行傅里叶变换得到音频的语谱图；

S13：进行声学模型训练，具体步骤为：

S131：将音频的语谱图以及训练需要的拼音字典导入声学模型中；

S132：通过多个卷积层与池化层组合以及CTC损失函数，实现对整句音频的建模；

S2：采用一种完全依赖于自注意力机制进行序列建模的方法建立电力系统潮流仿真交互系统的语言模型，具体包括以下步骤：

S21：根据采集的音频数据得到包含词与词之间关系的文本数据；

S22：进行语言模型训练，具体步骤为：

S221：将包含词与词之间关系文本数据导入语言模型中；

S222：通过多个编码器与译码器结构实现对文本内容的建模；

S3：将训练完成的语音识别系统嵌入到基于潮流仿真工具Pandapower的电力系统潮流仿真交互系统中；具体包括以下步骤：

S31：准备阶段，将完成训练的声学模型与语言模型导入基于Pandapower与语音识别技术的电力系统潮流交互系统中；

S32：实现阶段，根据输入的语音命令响应实现“网络创建”、“参数修改”或“潮流计算”的功能；所述“网络创建”是指通过添加各类模型数据的方式来生成仿真电网；

所述“参数修改”是指对已经添加的各种类型数据进行再编辑来满足当前需要；

所述“潮流计算”是指对添加完成的电力系统进行潮流计算，具体包括以下步骤：

①语音提示添加潮流计算方法；

②用户语音输入选择的算法名或以语音命令“完成”结束；

③语音提示添加变压器等效模型；

④用户语音输入等效模型名或以语音命令“完成”结束；

⑤调用Pandapower库函数开始潮流计算；

⑥输出潮流计算结果。