成果介绍
本成果提出一种智能语音控制的变电站运维管理方法及系统,旨在解决传统运维中人工成本高、监控效率低、安全性不足等问题。系统通过语音助手模块接收用户指令,经智能控制模块解析后,可执行巡检任务、告警查询、仪表盘数据查询及远程控制操作。融合梅尔频率倒谱系数(MFCC)优化算法与深度神经网络(DNN)增强模型提升语音识别准确率,结合声纹识别验证与解决方案数据库实现安全运维与故障处理,适用于变电站智能化远程管理场景。
成果亮点
成果构建 “语音交互 + 智能决策 + 安全验证” 三位一体架构:声纹识别环节引入微振动特性分析与生成对抗网络(GAN),伪声纹检测准确率达 98% 以上,防止未授权操作;语音识别采用 MFCC 动态降噪与 DNN 特征增强,工业噪声环境下识别率提升 40%;模块化设计支持巡检、告警等功能灵活扩展,结合三维数据中心实现运维数据全流程追溯,相比传统系统运维效率提升 60%。
团队介绍
本成果研发团队由国网重庆市电力公司市南供电分公司与北京国网信通埃森哲信息技术有限公司联合组建,汇聚电力系统运维、语音识别算法、智能控制等领域专家。核心成员具备 15 年以上电力行业数字化项目经验,在声纹安全应用、工业语音交互技术上积累深厚,曾主导多项电网智能化改造项目,致力于通过跨学科技术融合推动变电站运维模式升级。
成果资料