本發(fā)明屬于配電室智慧管理，具體為一種基于配電室交互機器人監(jiān)測智慧能源管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、配電室機器人主要應用于電力配電室，遵循配電室安全規(guī)范管理要求以及行業(yè)規(guī)范要求，實現(xiàn)智能交互，智能識別，智能巡檢，精準診斷，安全防護功能，固定式機器人組合使用，完成配電室7x24小時不間斷智能守護，值班功能，解決配電室用電安全問題。配電室機器人是一款專為電力配電室設計的高科技產(chǎn)品，旨在為電力行業(yè)提供智能化的運維解決方案。這款機器人具備多種功能，包括智能語音交互、故障預警、故障診斷、智能巡檢等，能夠24小時不間斷地守護配電室，確保用電安全。配電室機器人配備了多種傳感器和設備，包括可見光攝像頭、熱成像紅外攝像頭、麥克風矩陣、揚聲器等，能夠與環(huán)境及人員進行交互。通過slam導航系統(tǒng)和差動轉(zhuǎn)向機構(gòu)，機器人能夠自主移動，進行巡檢任務。此外，機器人還具備自動充電系統(tǒng)，確保長時間運行。

2、但是常見的配電室交互機器人在使用過程中，不能提供豐富的訓練樣本，使模型不能夠接觸到配電室運維中的常見問題和場景，從而影響了機器人模型的泛化能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：為了解決上述提出的問題，提供一種基于配電室交互機器人監(jiān)測的智慧能源管理系統(tǒng)。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種基于配電室交互機器人監(jiān)測智慧能源管理系統(tǒng)，包括電源供電模塊、交互機器人模塊、電力大模型模塊、模型訓練管理模塊、數(shù)據(jù)接口模塊、業(yè)務應用模塊、預訓練模塊、模型微調(diào)模塊、知識庫模塊、數(shù)據(jù)訓練模塊和優(yōu)化算法模塊，所述電源供電模塊的輸出端連接有所述交互機器人模塊的輸入端，所述交互機器人模塊的輸出端連接有所述電力大模型模塊的輸入端，所述電力大模型模塊的輸出端連接有所述模型訓練管理模塊的輸入端，所述模型訓練管理模塊的輸出端連接有所述數(shù)據(jù)接口模塊的輸入端，所述數(shù)據(jù)接口模塊的輸出端連接有所述業(yè)務應用模塊的輸入端。

3、在一優(yōu)選的實施方式中，所述電力大模型模塊的內(nèi)部設置有預訓練模塊、模型微調(diào)模塊、知識庫模塊、數(shù)據(jù)訓練模塊和優(yōu)化算法模塊，所述預訓練模塊、模型微調(diào)模塊、知識庫模塊、數(shù)據(jù)訓練模塊和優(yōu)化算法模塊的整體輸出端連接有所述電力大模型模塊的輸入端。

4、在一優(yōu)選的實施方式中，所述交互機器人模塊實現(xiàn)智能語音交互，提供智能問答、故障預警、故障診斷等功能。機器人配備可見光攝像頭、熱成像紅外攝像頭、麥克風矩陣、揚聲器等硬件，實現(xiàn)與環(huán)境及人的交互。此外，機器人通過slam導航系統(tǒng)和差動轉(zhuǎn)向機構(gòu)實現(xiàn)自主移動，并配備自動充電系統(tǒng)。

5、在一優(yōu)選的實施方式中，所述預訓練模塊采用深度學習技術(shù)，構(gòu)建具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的模型。所述預訓練模塊基于transformer架構(gòu)，能夠處理長距離依賴信息，適合用于語音識別、語義理解等任務；

6、所述預訓練模塊在使用過程中前向傳播的計算公式為y＝f(wx+b)，其中f為激活函數(shù)，w為權(quán)重，b為偏置，x為輸入；所述預訓練模塊使用無監(jiān)督學習方法，在大量配電室相關(guān)數(shù)據(jù)和文檔上訓練模型，學習通用的語言表示。涉及自編碼器或變分自編碼器的訓練，其基本計算公式為最大化似然函數(shù)，即最大化p(x|z)。

7、在一優(yōu)選的實施方式中，所述模型微調(diào)模塊在預訓練模型的基礎上，使用特定任務的有監(jiān)督數(shù)據(jù)集對模型進行微調(diào)，使模型適應配電室領域的應用；

8、所述模型微調(diào)模塊涉及反向傳播算法，其基本計算公式為其中η為學習率，c(w)為損失函數(shù)，w為權(quán)重。

9、在一優(yōu)選的實施方式中，所述知識庫模塊包括：

10、配電室專業(yè)知識：包括電氣工程、電力系統(tǒng)、電力自動化等相關(guān)領域的基礎知識。電力設備的工作原理、運行參數(shù)、維護方法等。電力系統(tǒng)各部分的運行機制和相互關(guān)系。

11、設備信息：配電室內(nèi)各種設備的型號、規(guī)格、參數(shù)等詳細資料。設備的正常工作范圍、報警閾值、故障模式等。

12、運維規(guī)程：配電室運維管理的規(guī)章制度、安全操作規(guī)程、應急預案等。設備的定期巡檢、維護保養(yǎng)流程。故障處理流程、異常情況處理方法。

13、配電室環(huán)境參數(shù)：配電室的溫度、濕度、氣體成分等環(huán)境參數(shù)的標準范圍。與電力系統(tǒng)運行相關(guān)的重要環(huán)境因素。

14、典型故障案例：配電室設備常見的故障案例、故障原因分析、故障處理方法。歷史故障處理記錄、案例分析。

15、專業(yè)知識問答：針對配電室運維過程中可能遇到的問題，準備專業(yè)知識問答集。包括常見問題、疑難問題及答案。

16、在一優(yōu)選的實施方式中，所述數(shù)據(jù)訓練模塊包括：

17、自動生成的數(shù)據(jù)：利用文本生成模型，如gpt等，根據(jù)配電室相關(guān)場景和知識，自動生成大量的問答對話數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以覆蓋配電室運維中的常見問題和場景，作為模型訓練的基礎數(shù)據(jù)。

18、手工標注的數(shù)據(jù)：收集實際運維場景中的問答對話數(shù)據(jù)，由電力行業(yè)專家進行手工標注。這些數(shù)據(jù)質(zhì)量高，能夠反映配電室運維的真實情況，對模型訓練至關(guān)重要。

19、遷移學習技術(shù)：利用在通用領域預訓練的模型，如bert等，在配電室場景上進行微調(diào)。通過遷移學習，使模型能夠快速適應配電室領域的具體應用。

20、融合數(shù)據(jù)策略：將自動生成的數(shù)據(jù)和手工標注的數(shù)據(jù)進行融合，形成訓練數(shù)據(jù)集。自動生成數(shù)據(jù)提供大量樣本，手工標注數(shù)據(jù)提供高質(zhì)量樣本，兩者結(jié)合提升模型訓練效果。

21、數(shù)據(jù)增強技術(shù)：通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如回譯、同義詞替換等，擴充訓練數(shù)據(jù)規(guī)模。數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。

22、負樣本生成：生成與正樣本不同的負樣本，用于訓練模型區(qū)分正負樣本的能力。負樣本生成可以提高模型的魯棒性。

23、在一優(yōu)選的實施方式中，所述優(yōu)化算法模塊在模型訓練過程中，使用優(yōu)化算法如adam來調(diào)整模型參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。損失函數(shù)衡量模型預測值與真實值之間的差距，最小化損失函數(shù)意味著提高模型的準確性。所述優(yōu)化算法模塊通過迭代更新模型參數(shù)，每次迭代計算損失函數(shù)的梯度，并利用梯度信息來更新參數(shù)；

24、所述優(yōu)化算法模塊的計算公式為：

25、m_t＝β_1*m_{t-1}+(1-β_1)*g_t；

26、v_t＝β_2*v_{t-1}+(1-β_2)*g_t^2；其中m_t是第t次迭代的動量，v_t是第t次迭代的方差，g_t是第t次迭代的梯度，β_1和β_2是超參數(shù)；

27、參數(shù)更新公式為：

28、w_t＝w_{t-1}-η*m_t/(sqrt(v_t)+ε)；其中w_t是第t次迭代的參數(shù)，η是學習率，ε是平滑項。

29、在一優(yōu)選的實施方式中，所述模型訓練管理模塊的內(nèi)部設置有：

30、大模型訓練管理平臺：提供模型訓練所需的計算資源、存儲資源以及管理功能，支持模型的訓練、部署、評估和迭代優(yōu)化。

31、知識庫管理組件：管理和維護配電室相關(guān)的專業(yè)知識庫，包括知識的存儲、查詢、更新和刪除等功能。

32、智能對話管理組件：負責管理機器人與用戶之間的交互流程，包括對話狀態(tài)跟蹤、多輪對話管理以及對話策略選擇等。

33、機器人管理組件：實現(xiàn)對機器人的遠程監(jiān)控和控制，包括機器人的狀態(tài)監(jiān)控、任務調(diào)度以及異常處理等功能；

34、所述數(shù)據(jù)接口模塊的內(nèi)部設置有：

35、實時數(shù)據(jù)接口：負責從企業(yè)業(yè)務系統(tǒng)、配電室監(jiān)測系統(tǒng)等實時獲取電力數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，為模型的訓練和機器人的交互提供實時數(shù)據(jù)支持。

36、歷史數(shù)據(jù)接口：負責從企業(yè)數(shù)據(jù)中心獲取歷史電力數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)，用于模型的訓練和驗證。

37、數(shù)據(jù)預處理模塊：對接收到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)增強等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

38、在一優(yōu)選的實施方式中，所述業(yè)務應用模塊的內(nèi)部設置有：

39、智能問答系統(tǒng)：基于大模型和機器人，提供智能問答服務，解答用戶關(guān)于配電室運維的疑問。

40、故障預警系統(tǒng)：利用實時數(shù)據(jù)和模型分析，實現(xiàn)對配電室潛在故障的預警。

41、故障診斷系統(tǒng)：利用模型分析配電室故障數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對故障原因的診斷和定位。

42、智能巡檢系統(tǒng)：利用機器人進行周期性巡檢，結(jié)合模型分析，實現(xiàn)對配電室設備狀態(tài)的監(jiān)控。

43、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

44、1、本發(fā)明中，電力大模型模塊的內(nèi)部設置有預訓練模塊、模型微調(diào)模塊、知識庫模塊、數(shù)據(jù)訓練模塊和優(yōu)化算法模塊，預訓練模塊通過無監(jiān)督學習，在大量配電室相關(guān)數(shù)據(jù)和文檔上訓練模型，學習通用的語言表示，使模型具備配電領域的語義理解能力，為后續(xù)的模型微調(diào)提供基礎。

45、模型微調(diào)模塊在預訓練模型的基礎上，使用特定任務的有監(jiān)督數(shù)據(jù)集對模型進行微調(diào)，使模型能夠適應配電室領域的應用，提高模型的準確性和適應性。

46、知識庫模塊為模型提供配電領域的專業(yè)知識、設備信息、運維規(guī)程等，幫助模型更好地理解和回答配電室相關(guān)的問題，提高模型的智能程度。

47、數(shù)據(jù)訓練模塊通過自動生成的數(shù)據(jù)、手工標注的數(shù)據(jù)和遷移學習技術(shù)進行模型訓練，提供豐富的訓練樣本，使模型能夠接觸到配電室運維中的常見問題和場景，提高模型的泛化能力。

48、優(yōu)化算法模塊通過使用優(yōu)化算法如adam來調(diào)整模型參數(shù)，最小化損失函數(shù)，提高模型的準確性。同時，采用動量和自適應學習率，提高模型的訓練效率。

49、2、本發(fā)明中，提高運維效率：機器人可以自主移動和執(zhí)行巡檢任務，減少人工巡檢的勞動強度，提高運維效率。增強安全性：機器人可以實現(xiàn)24小時不間斷的監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，實現(xiàn)故障預警和故障診斷，提高配電室的安全性。提高智能程度：大模型為機器人提供強大的“大腦”，具備配電領域的專業(yè)知識，能夠?qū)崿F(xiàn)智能問答、故障預警、故障診斷等高級功能。降低運維成本：機器人可以替代部分人工進行巡檢和運維工作，降低運維成本。實現(xiàn)智能化運維：系統(tǒng)可以實現(xiàn)智能問答、故障預警、故障診斷等智能化功能，推動配電室的智能化運維管理。提供決策支持：系統(tǒng)可以收集和分析配電室的各項數(shù)據(jù)，為運維決策提供數(shù)據(jù)支持。提升用戶體驗：機器人可以與用戶進行語音交互，提供智能化服務，提升用戶體驗。持續(xù)學習和優(yōu)化：系統(tǒng)具備持續(xù)學習和優(yōu)化的能力，可以不斷提升性能，適應配電室環(huán)境的變化。降低人工工作強度：機器人可以執(zhí)行重復性高的巡檢任務，降低運維人員的工作強度。提供全方位監(jiān)控：系統(tǒng)可以實現(xiàn)對配電室環(huán)境的全方位監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。