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申请/专利权人：云南电网有限责任公司玉溪供电局

摘要：本发明涉及电网运行管理技术领域，具体地说，涉及一种基于神经网络的电网操作票自动审核评级方法。以流程创造者为开发基础，搭建流程创建机器人，流程机器人按照预定流程完成操作票的爬取，爬取出的操作票送入错误信息提取程序中，错误信息提取程序完成错误信息提后将错误内容送入神经网络中完成异常操作等级判断。本发明设计可以实现以人工智能技术弥补人工审核的疏漏，填补五防校核的盲区，大幅提高审核的准确率；其相比于人工审核效率高、更可靠，减少时间资源浪费，还可以根据不同工作要求输出评判结果以供工作人员使用参考，减少人工审核可能出现的错误。

主权项：1.一种基于神经网络的电网操作票自动审核评级方法，其特征在于：以流程创造者为开发基础，搭建流程创建机器人，流程机器人按照预定流程完成操作票的爬取，爬取出的操作票送入错误信息提取程序中，错误信息提取程序完成错误信息提后将错误内容送入神经网络中完成异常操作等级判断；包括如下步骤：S1、通过流程创造者创建操作票机器人，机器人爬取电网操作票；S2、构建BiLSTM-CRF神经网络，使用神经网络完成对流程创造者爬取到的操作票进行错误信息提取，并将错误信息输出到文本文档当中；S3、根据文本文档当中的错误信息内容为操作票划分具体的异常操作等级；S4、输出评级结果；所述S2中，使用神经网络完成对流程创造者爬取到的操作票进行错误信息提取时，首先需要搭建BiLSTM-CRF神经网络，用于完成汉字实体抽取，并由中文文本汉字构造汉字实体单词并根据汉字单词结果识别操作票信息内容；其中，构建用于操作票实体信息提取的BiLSTM-CRF神经网络的具体过程如下：S2.1、选取训练神经网络所需的操作票实体文本信息；S2.2、定义具体的实体单词，并根据实体单词对中文分词进行序列标注，给每个字打上标签，以便于编码；S2.3、采用BIO标注法实现对每个字进行分类，其中，B代表每个实体类单词的开始字，I代表此实体的其他字部分，O代表非实体字部分；并给每个字打上实体标签以便用于区分单词的实体类别；S2.4、搭建分别由词嵌入层、双向LSTM层、全连接线性层和CRF层构成的四层结构的BiLSTM-CRF神经网络；S2.5、训练神经网络的网络参数，选取训练后的最优网络模型及参数；S2.6、利用训练后的神经网络对待处理的操作票进行实体信息提取，得到每个字分别为B、I、O的概率，即每个字在实体单词中具体位置的概率；S2.7、输出BIO标签，对BIO标签解码获得分词结果，最终筛选出分词结果为“变电站名称、操作票编号、操作任务和异常x”的分词，并将各分词所对应的具体内容同分词一起输出到文本文档当中，完成操作票信息识别；所述S3中，根据神经网络输出的文本文档信息内容，提取关键实体信息，制定等级判断策略，将异常操作分别按照变电站名称和操作票编号两个大类进行等级划分；其具体步骤如下：S3.1、使用步骤S2中的BiLSTM-CRF神经网络，提取出每张操作票中的中文分词实体“变电站名称”，统计同一变电站下操作异常的次数及异常类型，最终输出不同变电站下的异常操作等级；S3.2、在同一变电站的相同操作票编号下，统计操作异常的次数及异常类型，然后输出相同操作票编号下的异常操作等级。

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