基于ALBERT和RE2融合模型的电网调度意图识别方法

作者：余建明; 刘赫; 单连飞; 张越^*; 乔咏田; 姜涛

来源：电力系统保护与控制, 2022, 50(12): 144-151.

DOI：10.19783/j.cnki.pspc.211099

• 电网调度
• ALBERT
• RE2
• 意图识别
• 融合模型

针对电网调度业务意图缺乏有效识别方法的问题，提出一种基于ALBERT(A Lite BERT)和残差向量-字词嵌入向量-编码向量(RE2)融合模型的电网调度意图识别方法。首先，基于ALBERT预训练的动态词向量计算调度专业语言文本特征，建立调度意图分类模型，通过训练调度专业语言构建基于RE2的文本相似度计算模型。然后，采用RE2相似度模型计算召回文本与分类文本的匹配结果对ALBERT意图分类权重进行计算重组，建立融合ALBERT和RE2的意图识别模型。最后，通过某调控中心调度专业语言验证，并与其他方法对比，所提电网调度意图识别方法具有更强的分类能力和泛化能力，对于20种调度意图识别的平均精准率、召回率和F1值分别达到了98.11%、97.96%、98.03%。

• 单位
  国家电力调度控制中心; 国家电网有限公司; 北京科东电力控制系统有限责任公司; 国网电力科学研究院有限公司