一种信号点表校核方法及相关装置与流程

本发明涉及电力自动化，更具体地说，涉及一种信号点表校核方法及相关装置。

背景技术：

1、电力调度自动化系统是保障电网安全稳定运行的核心支撑，其中远动点表作为连接厂站端与主站端的数据桥梁，承载着遥测、遥信等关键监控信息的传输任务。随着电网规模的不断扩大和调控一体化模式的深入应用，受控站的数量急剧增加，导致需要维护和管理的信号点位数量呈指数级增长。在当前的行业实践中，远动点表的制作与维护主要依赖于运维人员依据相关规程规范进行人工选点、录入及校核。这一过程通常涉及对海量非结构化文本描述的解读，将其转化为符合标准规范的格式，并确保信息的完整性与准确性。现有的技术路线多采用人工经验判断结合预设关键词匹配或规则库配置的方式，通过比对前置点表与调度基准点表的一致性来完成校核工作，以维持远动系统三遥功能的正常运作。

2、然而，面对日益庞大的存量点表和频繁的新建站点需求，现有技术在实际应用中逐渐显露出局限性。由于信号描述方式的多样性和复杂性，依靠人工总结的规则难以全面覆盖所有场景，且规则之间容易产生冲突，导致校核过程的覆盖率不足。此外，人工操作的主观性强，极易出现漏录、错录等情况，使得点表的完整性和规范性难以得到根本保证。这种状况不仅增加了运维人员的工作负担，更因重要信号监视的缺失而给电网的安全稳定运行带来潜在风险，如何实现对大规模信号点表的高效、准确且自动化的校核，已成为该领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明公开一种信号点表校核方法及相关装置，以解决现有技术中依靠人工总结的规则难以全面覆盖所有场景、规则之间容易产生冲突以及人工操作主观性强导致点表完整性和规范性难以保证的技术问题。

2、一种信号点表校核方法，包括：

3、获取信号点表中的信号文本描述；

4、通过多个属性分类模型分别对所述信号文本描述进行分类识别，得到多个属性维度的属性识别结果，其中，每个所述属性分类模型对应一个所述属性维度；

5、将多个所述属性识别结果组合成所述信号文本描述对应的标准信号描述；

6、通过命名实体识别模型从所述信号文本描述中抽取设备实体名称；

7、基于所述设备实体名称对所述信号文本描述进行分组，得到多个实体分组；

8、在每个所述实体分组内，将所述标准信号描述与预设规范信号集合进行匹配，根据匹配结果生成对应的校核结果。

9、可选地，所述多个属性维度包括电压等级维度、设备类型维度和信号种类维度；

10、将多个所述属性识别结果组合成所述信号文本描述对应的标准信号描述，包括：

11、将所述电压等级维度、所述设备类型维度和所述信号种类维度各自的所述属性识别结果，按照预设命名规则进行拼接映射，得到所述标准信号描述。

12、可选地，所述属性分类模型执行分类识别的过程包括：

13、对输入的所述信号文本描述进行词嵌入与位置编码处理，得到输入特征向量；

14、将所述输入特征向量输入至多层变换器网络进行特征提取，输出分类特征向量；

15、将所述分类特征向量输入至分类器，输出所述属性维度下各个候选类别的预测概率；

16、将所述预测概率最高的候选类别确定为所述属性识别结果。

17、可选地，所述通过命名实体识别模型从所述信号文本描述中抽取设备实体名称，包括：

18、通过所述命名实体识别模型对所述信号文本描述进行序列标注，得到标注序列；

19、基于所述标注序列中提取的实体边界信息，确定所述设备实体名称。

20、可选地，所述通过所述命名实体识别模型对所述信号文本描述进行序列标注，得到标注序列，包括：

21、采用预设标签体系对所述信号文本描述进行序列标注，生成标注序列，所述预设标签体系包括用于标识设备实体名称边界的标签和用于标识设备类型的标签；

22、相对应地，所述基于所述标注序列中提取的实体边界信息，确定所述设备实体名称，包括：

23、在所述标注序列中确定由用于标识设备实体名称边界的标签构成的标签片段；

24、提取所述标签片段对应的字符子序列，并将所述字符子序列拼接为所述设备实体名称，同时根据用于标识设备类型的标签确定所述设备实体名称对应的设备类型。

25、可选地，所述在每个所述实体分组内，将所述标准信号描述与预设规范信号集合进行匹配，根据匹配结果生成对应的校核结果，包括：

26、将所述实体分组内的所述标准信号描述与所述预设规范信号集合进行匹配，将匹配成功的标准信号描述确定为规范匹配信号；

27、将所述预设规范信号集合中未匹配到的规范信号描述确定为缺失信号；

28、将所述实体分组内未匹配到所述预设规范信号集合的标准信号描述确定为非规范信号。

29、可选地，在所述通过多个属性分类模型分别对所述信号文本描述进行分类识别之前，所述信号点表校核方法还包括：

30、对所述信号点表中的原始信号文本进行格式统一处理和/或特殊符号规范化处理，得到初始文本描述；

31、从所述信号点表的遥测信号和遥信信号中提取全局最高电压等级；

32、将所述全局最高电压等级作为前缀标识附加于所述初始文本描述的开头，生成所述信号文本描述。

33、一种信号点表校核装置，包括：

34、文本描述获取模块，用于获取信号点表中的信号文本描述；

35、分类识别模块，用于通过多个属性分类模型分别对所述信号文本描述进行分类识别，得到多个属性维度的属性识别结果，其中，每个所述属性分类模型对应一个所述属性维度；

36、信号组合模块，用于将多个所述属性识别结果组合成所述信号文本描述对应的标准信号描述；

37、抽取模块，用于通过命名实体识别模型从所述信号文本描述中抽取设备实体名称；

38、分组模块，用于基于所述设备实体名称对所述信号文本描述进行分组，得到多个实体分组；

39、校核模块，用于在每个所述实体分组内，将所述标准信号描述与预设规范信号集合进行匹配，根据匹配结果生成对应的校核结果。

40、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现上述所述的信号点表校核方法。

41、一种电子设备，所述电子设备包括：存储器和处理器；

42、所述存储器用于存储至少一个指令；

43、所述处理器用于执行所述至少一个指令以实现上述所述的信号点表校核方法。

44、从上述的技术方案可知，本发明公开了一种信号点表校核方法及相关装置，通过获取信号点表中的信号文本描述，利用多个属性分类模型分别对信号文本描述进行分类识别以得到多个属性维度的属性识别结果，进而将多个属性识别结果组合成标准信号描述；在此基础上，通过命名实体识别模型从信号文本描述中抽取设备实体名称，并基于设备实体名称对信号文本描述进行分组得到多个实体分组；随后在每个实体分组内，将标准信号描述与预设规范信号集合进行匹配，从而根据匹配结果生成对应的校核结果。本发明通过引入多维度属性分类模型，实现了对非结构化信号文本的细粒度语义解析，使得原本复杂的联合分类任务被分解为独立的子任务，降低了模型训练难度并提升了泛化能力；结合命名实体识别技术自动提取设备实体名称并进行分组，确保了校核过程能够以设备间隔为单位开展，避免了传统规则匹配中因表述差异导致的遗漏；通过在分组内进行标准化描述与规范集合的自动化比对，有效解决了现有技术中依靠人工总结的规则难以全面覆盖所有场景、规则之间容易产生冲突以及人工操作主观性强导致点表完整性和规范性难以保证的技术问题，因此避免了因人工校核疏漏造成的信号缺失或错误，提升了电力调度自动化系统中远动点表制作的效率、准确性及标准化水平。