基于声纹识别的电网调度认证系统设计

随着我国电网智能化规模日益扩大,如何保障发布安全可靠的电网调度指令成为研究热点。但现有研究中大多缺乏调度员身份可靠校验,存在一定的安全隐患。针对该安全问题,提出构建基于声纹识别的调度认证系统,由数据层、功能层、接口层和业务应用层4层架构组成,采用卷积神经网络从短时语音中提取声纹身份特征,融合基于动态口令的身份认证方法,在短时语音识别和欺骗性语音检测方面取得良好的效果,解决电网调度场景中可能存在的多种未知欺骗攻击和错误调度指令问题,并对调度指令进行正确性校验,避免错误指令。基于声纹识别的电网调度系统可高效地响应用户请求,在执行身份认证的同时给予及时有效的相关反馈,提高调度工作的安全性和质量,具备实际应用价值。

基于图聚类的电力设备异常声音检测方法

为获取智能电网中电力设备运行状况,考虑机器正常工作和异常工作状态下发出的声音不同,通过声音识别监测机器运行状态。针对获取机器异常状态下的声音样本的问题,该文提出一种基于图聚类的无监督机器状态检测方法。首先,通过自适应滤波方法降低噪声对音频的干扰;其次,对正常声音提取调制谱特征;然后,使用图聚类构造簇以捕获正常声音的变化特性;最后,计算待测声音与簇的距离来识别异常状态。仿真结果表明,该文算法对阀门、风扇、滑轨和泵4种电力设备的检测精度均有提高。

IMS电力行政交换网信令监测系统的设计与实现

国家电网有限公司行政交换网采取IMS技术体制,通话故障定位采取传统的信令流程分析方式,需模拟通话过程进行现场抓包,存在故障场景难以复现、故障定位耗时长等问题。文章提出一种IMS信令流程端到端可视展示及监控方法,设计了IMS交换网信令监测系统,实现故障事前预警、事中监控、事后追溯,并通过分析用户注册成功率、通话接通率,提高了关键指标监控能力,极大提升了IMS交换网信息化运维水平及安全可靠性,有效支撑了电网生产安全运行。

关于802.11g上行链路信号解析过程的研究

本文以802.11g下行发射信号为数据源,在接收端对经编码、交织、调制、OFDM等处理的下行发射信号进行接收处理。应用延时相关算法确定接收信号的帧起始位置;计算短前导的相位信息对长前导序列进行相位补偿;继而根据导频信号和信道估计算法估计信道的频率响应和相位响应。自此,不但可以确定数据域信号的起始位置,还可以根据信道特性解析数据域信号,实现数据发射端信号的可靠接收。

以提质增效为目标的大型企业电话交换网一体化精益管理

国网山东省电力公司电话交换网覆盖省内各级、各类调度指挥厂站及行政办公场所,面向全省8.6万用户提供音视频通话服务,发挥了重要支撑服务作用。“十三五”末,全省电话交换网技术架构发生重大变革,核心设备部署模式由“省市县分布式部署”转为“省公司集约化部署”,接入设备遍布各类直调厂站及17地市、98县公司、直属单位等场所,设备数量大,技术框架各异。国网山东信通公司交换运维室原负责省公司电话交换网核心设备、接入设备运维工作,自2016年全省核心设备集约化部署后,班组服务对象由省公司0.5万用户扩大为全省8.6万用户,工作量呈指数倍增长,与班组人员较少的矛盾日渐突出.

面向电网人员智能调度的实景巡检算法

为提高实景巡检中绝缘子缺陷的检测精度,该文提出一种基于双路注意力通道的YOLOv5(Double squeeze and excitation-you only look once version 5,DSE-YOLOv5)算法。该算法使用K-means聚类算法优化先验框参数,提高先验框与目标的匹配度;并对YOLOv5的骨干网和特征融合网络进行改进,加强对小目标检测能力;最后使用距离交并比损失的非极大值抑制(Non-max suppression using distance intersection over union,DIoU-NMS)进行检测。试验结果表明,与传统YOLOv5相比,所提DSE-YOLOv5在对绝缘子缺陷的检测上精准率、召回率、平均精度均值都有提升,满足了电网维修人员在智能调度时对识别精准度的需求。

±800 kV特高压直流输电工程OPGW光缆选型研究

OPGW光缆不仅是特高压输电线路防雷的重要屏障,还承担着特高压电网"神经中枢"的关键作用。在特高压运行环境下,应科学设计选型OPGW光缆,确保其安全可靠运行。OPGW光缆设计选型作为特高压光纤通信工程设计的一项重要内容,需充分考虑OPGW光缆的电气性能、机械性能、传输性能和经济性等方面因素。以锡盟—泰州±800kV特高压直流输电光纤通信工程为例,在重点讨论分析OPGW光缆结构型式、光缆纤芯类型、光缆纤芯需求数量等性能指标的基础上,提出了±800 kV特高压直流运行环境下OPGW光缆设计选型的技术要点。

基于INGARCH的电力企业话务流量预测

为更好保障电网调度指挥和办公电话需求,合理分配通信资源,需要准确预测电力企业话务流量动态。引入整数值广义自回归条件异方差(Integer Generalized Auto-Regressive Conditional Hetero-skedasticity,INGARCH)模型作为电力企业话务流量预测模型。介绍INGARCH模型定义和第n步预测方法的数学原理,通过使用条件最大似然估计方法得到INGARCH过程的相关参数;通过“预处理、训练、预测和更新”四步来预测未来过程的泊松参数,从而建立预测模型;最后,给出两种衡量模型性能的指标。采用山东电力真实话务流量数据进行实验,通过对三种常用模型的训练集和测试集进行比较,得到最佳训练比例,并将INGARCH模型与三种常用模型的预测性能进行对比。实验结果表明,INGARCH模型的提前1步预测效果非常好,提前4步预测效果优于其他三种模型。因此,可以将INGARCH模型作为电力企业话务流量预测模型。

基于人工智能的电力114查号系统建设

随着电力系统程控交换设备逐步退网和IP多媒体子系统(IP Multimedia Subsystem,IMS)网络的全面部署,电力行政交换系统将不再提供传统的E1数字或模拟中继,导致现有查号系统无法继续工作。同时随着人工智能技术的逐步成熟,智能化取代人工的趋势不可避免。为了适应IMS网络全网部署后全新的网络架构及人工智能应用的落地,亟需将传统查号系统进行全面的技术设计改造。本研究设计了一种智能114查号系统,采用SIP协议与IMS对接实现信令互通,通过人工智能自动识别查号请求,将语音转换为查询条件进行查询并借助文语转换技术给主叫用户播报查询结果。测试结果表明,通过智能识别查询并报号占比98.56%,一次性查号准确率在90%以上。