第46卷第1期2023年2月电子器件ChineseJournalofElectronDevicesVol.46No.1Feb．2023收稿日期:2021－09－23修改日期:2022－01－12SpeechＲecognitionModelforPowerSystemDispatchingControlBasedonDeepNeuralNetworkHUXiang*，YANGYang，JIANGChangjiang，PanZiqiang，KUANGZhongqin(SouthwestBranchofStateGridCorporationofChina，ChengduSichuan610000，China)Abstract:Inordertoimprovetheefficiencyandqualityofdispatchingcontrol，itisnecessarytobuildanintelligentdispatchassistantforpowersystems，andthekeyoftherealizationofintelligentdispatchingassistantistheaccuraterecognitionofdispatchingcontrolcommand．Therefore，itisnecessarytocarryoutthestudyofspeechrecognitionmodelapplicabletosouthwestpowerdispatchsystem．Firstly，thespeechrecognitionmodelsuitableforpowerdispatchcontrolsystemisstudiedbyusingthemethodofdeepneuralnetwork．Secondly，afeaturedesignmethodofpowergriddispatchingcontrollanguageisproposed，whichcaneffectivelycontainavarietyofdia-lectfeaturesandimprovetheaccuracyofspeechrecognition．Finally，anactualpowergridistakenasanexample，andtheeffectivenessoftheproposedmethodisverified．Keywords:deepneuralnetwork;dispatching;control;speechrecognition;powersystemEEACC:6130doi:10．3969/j．issn．1005－9490．2023．01．016一种基于深度神经网络的电力系统调度控制语音识别模型胡翔*，杨洋，蒋长江，潘自强，匡仲琴(国家电网有限公司西南分部，四川成都610000)摘要:为了提高电网调度生产效率，需要研发电力系统智能调度助手，而智能调度助手实现的关键是调度控制命令的精准识别，因此，有必要开展适用于电力调度系统的语音识别模型研究。首先，利用深度神经网络的方法，研究适用于电力调度控制系统的语音识别模型。其次，提出了电网调度控制语言特征设计方法，能够有效包容多种方言特征，提高语音识别的准确性。最后，以实际电网为例进行验证，表明了所提方法的有效性。关键词:深度神经网络;调度控制;语音识别;电力系统中图分类号:TN912．34;TP183文献标识码:A文章编号:1005－9490(2023)01－0090－06随着电网规模的不断的发展，电网调度控制越来越复杂、难度越来越大，传统调度模式面临应用多、通话多、记录多，认知难、决策难、协同难“三多三难”问题，严重影响调度...
