本发明涉及电力调度，尤其涉及一种倒闸操作成票智能体构建方法、成票系统及成票方法。
背景技术：
1、电力倒闸操作票是电力系统的一项作业规程，是保证电力作业安全、保证电网安全运行的一种作业措施。电气设备分为运行、备用（冷备用及热备用）、检修三种状态。倒闸操作是将电气设备由一种状态转变为另一种状态的过程中所进行的一系列操作，通常包括操作隔离开关、断路器以及挂、拆接地线。传统的操作票多由人工手写，但由于变电站中的设备类型、设备数量以及接线的复杂性，操作票人工书写需要丰富的经验知识积累。近年来，利用计算机进行开票的智能操作票系统已成为一种高效方法，此类工作大部分聚焦在生成操作票的文本性内容，如通过关键词模型提取调令中的关键词后填充在模板中生成操作步骤。但由于电力倒闸操作票业务包含大量的操作术语和操作逻辑，传统的方法中有些操作术语和操作逻辑无法被有效识别，无法体现变电站中设备之间的操作逻辑关系，例如一次设备与一次设备之间、一次设备与二次设备之间的关系，因而无法对操作票的编写逻辑进行业务性的解释，生成的操作票的效率和准确性较低。
技术实现思路
1、本发明提供一种倒闸操作票生成方法、成票系统及成票方法，以解决现有技术无法有效识别操作逻辑，生成操作票的效率和准确性低的问题。
2、本发明通过下述技术方案实现：
3、本发明的第一方面，提供了一种倒闸操作成票智能体构建方法，包括：
4、s1，定义倒闸操作逻辑的语法规则；
5、s2，根据所述倒闸操作逻辑的语法规则从倒闸操作票样本中抽取操作设备实体、实体关系和属性的三元组信息，构建倒闸设备知识图谱；所述倒闸操作票样本包括操作设备实体对应的实体标签；
6、s3，根据所述倒闸操作逻辑的语法规则生成不同任务的倒闸操作票对应的操作逻辑描述，并基于所述操作逻辑描述形成增量预训练数据集和操作票生成任务数据集；
7、s4，通过所述增量预训练数据集对大语言模型进行增量预训练，再通过所述操作票生成任务数据集对所述大语言模型进行指令精调训练，得到倒闸操作票生成专家模型；
8、s5，结合所述倒闸设备知识图谱、倒闸操作票生成专家模型构建倒闸操作成票智能体；
9、所述倒闸操作成票智能体用于接收倒闸操作任务，并传递给所述倒闸操作票生成专家模型进行推理，在推理过程中根据推理结果调用所述倒闸设备知识图查询设备操作关系进行知识增强推理，辅助所述倒闸操作票生成专家模型生成所述倒闸操作任务对应的倒闸操作票。
10、本发明基于变电站操作票操作逻辑抽取设备间的操作关系，构建出倒闸设备知识图谱，该知识图谱可直观表达变电站中一次设备之间以及一次设备与二次设备之间的操作关系，解决变电站运维人员在传统操作票成票中难以将一次接线图和二次接线图结合的难题。另一方面结合增量预训练和指令精调，使得模型习得倒闸操作票的操作逻辑定义，在推理过程中通过智能体模式基于知识图谱进行知识增强推理，完成智能倒闸操作票的生成和变电站设备间操作关系的智能查询任务，从而使得倒闸操作每个步骤的内容可被解释，提高了倒闸操作票的生成效率和准确性。
11、在一种实施方式中，所述倒闸操作逻辑的语法规则表示为：
12、；
13、其中，是倒闸操作票中的每一个步骤描述；
14、是倒闸操作任务中和步骤有关的操作设备实体类型；
15、是步骤中需要操作的设备与设备实体类型的关系及关系的属性；
16、是步骤中对应设备的具体操作；
17、是电网倒闸操作票规范的术语模板；
18、是通过注入操作任务中的实体变量形成的表达式，表达步骤是否需要被执行；
19、是步骤中对应设备在哪些状态转换中需要被“检查”是否执行的表达式。
20、在一种实施方式中，步骤s2具体为：
21、s210，根据所述倒闸操作逻辑的语法规则生成不同任务的倒闸操作票对应的操作逻辑定义，所述操作逻辑定义中包括多个步骤，其中循环步骤引入循环控制指令进行描述；
22、s220，将所述操作逻辑定义按照不同任务类型解析为不同的抽象语法树，所述抽象语法树的节点表示操作逻辑定义中的操作顺序，每个节点包括步骤中的 e、 r、 a、 t、 c、 s信息；
23、s230，通过所述语法树校验操作票样本，判断所述操作票样本是否符合倒闸操作逻辑的语法规则；
24、s240，对通过校验的操作票样本提取三元组信息，根据所述三元组信息构建倒闸设备知识图谱。
25、在一种实施方式中，步骤s230具体为：
26、s231，将所述校验操作票样本按照任务类型使用对应的抽象语法树进行顺序校验，判断所述操作票样本中的步骤是否需要校验；
27、s232，对需要校验的操作步骤通过信息抽取模型抽取操作设备实体，将所述操作设备实体对应的实体标签与语法树节点中的 e、 a信息进行匹配，若完全匹配，则校验通过。
28、在一种实施方式中，步骤s240具体为：
29、s241，提取所述通过校验的操作票样本中的操作设备实体，将所述操作设备实体与对应节点中的 r信息组成[实体，关系，属性]的三元组信息，其中属性包括操作步骤的优先级；
30、s242，将所述三元组信息转换为可存储到图数据库的查询语言，所述查询语言用于推理过程中查询设备操作关系。
31、在一种实施方式中，步骤s3中生成增量预训练数据集的方法为：
32、s310，将所述操作逻辑定义转换为自然语言表达的操作逻辑描述，并建立所述操作逻辑描述与对应操作逻辑定义的映射关系；所述操作逻辑描述包含操作设备实体标签的标签占位符；
33、s320，将所述操作逻辑描述中的标签占位符替换为操作设备的实体标签，并将多条所述操作逻辑描述合并为完整的操作票逻辑描述，形成不同任务的操作逻辑知识文档；
34、s330，结合所述操作逻辑知识文档和电力行业有关倒闸操作的知识性、政策性及规范性文档形成增量预训练数据集。
35、在一种实施方式中，步骤s3中生成操作票生成任务数据集的方法为：
36、将所述映射关系中操作逻辑描述的标签占位符替换为对应操作步骤中的实体，并与知识图谱查询语言组合，形成操作票生成任务数据集；所述知识图谱查询语言由三元组信息转化得到。
37、在一种实施方式中，在步骤s4之前，所述方法还包括：
38、建立倒闸操作问答数据集，所述倒闸操作问答数据集的问题包括操作任务和操作任务背景，回答包括倒闸操作票样本；
39、通过所述问答数据集对多个开源大语言模型进行测试，以错字率为指标选择用于增量预训练的sota模型；
40、所述通过所述增量预训练数据集对大语言模型进行增量预训练，再通过所述操作票生成任务数据集对所述大语言模型进行指令精调训练，得到倒闸操作票生成专家模型，包括：
41、所述通过所述增量预训练数据集对所述sota模型进行增量预训练，再通过所述操作票生成任务数据集对所述sota模型进行指令精调训练，得到倒闸操作票生成专家模型。
42、本发明的第二方面，提供一种倒闸操作成票系统，包括：
43、倒闸设备知识图谱，用于查询变电站中一次设备之间以及一次设备与二次设备之间的操作关系；
44、倒闸操作票生成专家模型，用于根据倒闸操作任务生成倒闸操作票；
45、倒闸操作成票智能体，用于接收倒闸操作任务，并传递给所述倒闸操作票生成专家模型进行推理，在推理过程中根据推理结果调用所述倒闸设备知识图谱查询设备操作关系进行知识增强推理，辅助所述倒闸操作票生成专家模型生成所述倒闸操作任务对应的倒闸操作票。
46、本发明的第三方面，提供一种倒闸操作成票方法，应用本发明第二方面所述的倒闸操作成票系统，通过倒闸操作成票智能体接收倒闸操作任务，并传递给所述倒闸操作票生成专家模型进行推理，在推理过程中根据推理结果调用知识图谱查询设备操作关系进行知识增强推理，辅助所述倒闸操作票生成专家模型生成所述倒闸操作任务对应的倒闸操作票。
47、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
48、基于变电站操作票操作逻辑构建倒闸设备知识图谱，可查询变电站中一次设备之间以及一次设备与二次设备之间的操作关系，在成票推理过程中使用该知识图谱进行增强推理，解决变电站运维人员在传统操作票成票中难以将一次接线图和二次接线图结合的问题。并结合倒闸操作逻辑和该知识图谱构建推理模型训练集，结合预训练和指令精调训练大语言模型，使得模型习得倒闸操作票的操作逻辑定义，在推理过程中通过智能体模式基于知识图谱进行知识增强推理，使得倒闸操作每个步骤的内容可被解释，提高了倒闸操作票的生成效率和准确性。
1.一种倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，所述倒闸操作逻辑的语法规则表示为：
3.根据权利要求2所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，步骤s2具体为：
4.根据权利要求3所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，步骤s230具体为：
5.根据权利要求3所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，步骤s240具体为：
6.根据权利要求1所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，步骤s3中生成增量预训练数据集的方法为：
7.根据权利要求6所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，步骤s3中生成操作票生成任务数据集的方法为：
8.根据权利要求1所述的倒闸操作成票智能体构建方法，其特征在于，在步骤s4之前，所述方法还包括：
9.一种倒闸操作成票系统，其特征在于，包括：
10.一种倒闸操作成票方法，其特征在于，应用权利要求9所述的倒闸操作成票系统，通过倒闸操作成票智能体接收倒闸操作任务，并传递给所述倒闸操作票生成专家模型进行推理，在推理过程中根据推理结果调用倒闸设备知识图谱查询设备操作关系进行知识增强推理，辅助所述倒闸操作票生成专家模型生成所述倒闸操作任务对应的倒闸操作票。
