基于BERT预训练与混合神经网络的中文语义识别算法设计

针对现阶段电力智能客服沟通效率低且语义理解能力不佳的问题,文中基于BERT预训练模型和混合神经网络提出了一种中文语义识别算法。该算法使用BERT模型进行词嵌入表示,在得到深度编码信息的同时还可以获取上下文联系信息。通过将Bi-GRU、注意力机制以及CRF模型进行融合,使其能够处理基于上下文的词向量。同时构建的混合神经网络也可以捕获词向量的多维特征信息,进而全面提升模型的意图识别及中文语义理解能力。在实验测试中,所提算法的意图识别准确率与F1值相较于基线算法分别提升了11.3%和6.6%,表明对语料的预训练可以有效提升模型语义识别的能力。

电力供需均衡与需求侧管理策略选择——基于温州电网的个案分析

电力供需失衡首先表现在电力供应紧张,需求得不到满足,其已成为制约部分发达地区经济和社会发展的不利因素,因而需提出有针对性的解决方案。以温州电网为个案,围绕温州地区电力供求现状及发展趋势,介绍了当前电力需求侧管理的主要手段、效果及存在的问题,并就建立电力需求侧管理的机制、构建电力需求侧管理策略体系等内容作初步探讨。

基于激光导航路径识别的电力巡检智能机器人设计

针对传统人工进行电力巡检过程中存在人力物力的耗费、主观误判的情况,结合激光导航高效定位和导航、精确测量和检测、安全避障等优势,提出一种基于激光导航路径识别的电力巡检智能机器人。首先对电力巡检机器人进行硬件设计和软件设计,然后结合导航算法确定最优路径并实现实时导航。实验结果表明Dijkstra算法能够得到贴近真实值的表现,使得机器人的路径规划更准确。

基于图像识别技术的无人机巡线系统设计

本文聚焦于基于图像识别技术的无人机巡线系统设计。首先,介绍了图像识别技术的基本概念、工作原理以及它在各个领域的应用,进一步探讨了该技术的发展趋势。其次,在系统设计方面,硬件部分主要集中于无人机平台的选择和图像采集设备的配置;软件部分则涉及到图像预处理和特征提取的技术。再次,介绍了系统的算法设计,包括图像识别和路径规划的策略。最后,系统性能的评估和实验结果的分析。这包括选择合适的性能评估指标,以及实验设计和数据收集的方法。通过对比分析实验数据,验证了系统设计的有效性和可行性。

需求响应的成本收益构成及其分配

需求响应可以引导用户进行更合理更有效的用电安排,改善电力生产资源效率。这个效率提高创造了一个多元的利益:所有参与者,电力的供需双方,系统的可靠性以及电力市场的可靠性。对需求响应各类成本及收益的构成、发生和归属作了分析,界定并提出了需求响应的利益分配和成本分担的主体及其机制。

需求响应的成本收益构成及其分配

需求响应可以引导用户进行更合理更有效的用电安排,改善电力生产资源效率。这个效率提高创造了一个多元的利益:所有参与者,电力的供需双方,系统的可靠性以及电力市场的可靠性。对需求响应各类成本及收益的构成、发生和归属作了分析,界定并提出了需求响应的利益分配和成本分担的主体及其机制。