引言：近年来，世界各国都在围绕人工智能相关技术进行积极的开发与普及。人工智能是计算机科学的一个分支，主要用于研发基于个人智能理论、方法的应用系统。目前，我国处于人工智能发展的重大机遇，为构建我国人工智能的发展空间，我国先后出台了相应的二十余项与人工智能相关的产业发展战略。并通过相应的法律与政策进行人工智能项目的扶持工作。基于目前我国工业结构改革的进一步深化，电力企业在我国工业结构中的地位逐步提升。为保证我国电力企业在日后的发展中适应智能化发展的大环境，大力推动人工智能在电力企业中的应用。
1 电力人工智能开放平台关键技术
针对电力人工智能开放平台的控制领域，对人工智能方法平台核心技术进行研究。并通过实验验证采用此技术进行构建的人工智能开放平台性能。
1.1 基于电力平台大数据驱动处理
为实现电力人工智能开放平台对电力企业的控制，进行技术设计时，首先对数据处理进行设定。人工智能开放平台中的数据主要由电力设备的检测数据组成。通常情况下，人工智能开放平台对工作中的设备进行实时监控。例如：短路设备的气压、变压器的局部温度等等。这些数据组成了人工智能平台中的大数据。在进行大数据驱动处理时，首先对原始数据进行分类，将原始数据的基本结构通过表格方式进行描绘。窗体顶端窗体底端为保证在平台中对大数据，行处理的准确性,人工智能开放平台采用云计算技术对数据进行驱动处理。首先对平台，的数据进行分类,在人工智能领域可用，分类算法有许多,向逻辑回归、指向向量机算法等。将驱动处理后的数，进行信息量计算,并通过信息量中的异常特征进行数据分类存储。通过对信息进，大数据驱动处理,保证人工智能平台对，息管理的科学性,并通过处理后的数据进行业务分流。
1.2 基于网络的电力业务分流
通过电力企业，大数据驱动处理,将处理后的数据采用卷积神经网络算法实现电力人工智能开放平台对电力系统业务的分流。使用卷积神经网络对人工智能开放平台中，数据库进行设定,将整体分割成4部分，首先设定输入层,在输入层中录入大数据驱动，理后的原始数据,包括电力业务的类别、公式、设备、员工等重要信息。，信息初步整合后,，行信息数据排列,并设定与数据对应的矩阵1，第二层为卷积层,采用列数与输入层矩阵相同的矩阵2。第，层设定为池化层,在人工智能，放平台的设计中,采用最大池，法进行信息池化,通过对信息的训练实现对平台信息的全局特征提取。信息的训练过程是整个平台中信息的调整，程。池化结束时,采用损失函数对结，的结果进行评估,保证对电力业务分流的效率。最后一层为输出层。将输出层与池，层进行完全连接,通过分类结果对，务进行分类派发,实现人工智能控制平台对电力企业业务的控制。
2 电力平台人机交互增强技术
2.1 人机交换信息增强方法
人工智能开放平台是一种基于人与机械平台对电力企业共同控制的管理模式。为实，信息的有效交换,采用自然语言进行人机信息交换。人机交互是人工智能平台不，缺少的重要部分,基于自然语言的人机交互主要为使用者提供平台中的数据。人工智能开放平，的人机交互内容,将自然语言设立在，签体系的基础上,对原有的模式进行脱离。采用路径分析最大，率路径分词算法,满足人工智能开放平台对文，概念的抽取需求,并通过意识识别实现较好的语言分析。在电力人工智能平台中采用多通道交互的方式实现人与平台的信息交换。对人机交互的过程进行设定。 通过上述过程对人工智能开放平台的人机交互环节进行约束。操作人员采用自然，言进行数据输入,通过平台中的信息引擎对操作人员信息进行搜索。通过数据信息识别分类对，关信息进行检索,并将检索结果采用图像、文字、语，等形式进行反馈,进而实现人机信息无差别沟通。
在，机交互的过程中,主要采用语音、图像、文本方式进行信息交换。基于人工智能开，平台的相关特征,对上述三种类型的层次结构进行设定。 窗体，端窗体底端通过上述结构层级设定，对自然语言人机交互信息进行，层,根据不同的层级进行信息处理,实现信息的有效交换。
2.2 电力平台信息智能搜索
在日对电力人工智能开放平台的使中,除对电力信息的处理与存储外,还涉及对平台中的信息进行智能检索。采用人工智能检索方法对电力信息进行，能搜索。在进行信息，索的过程中,首先要获取标注数据,对平台中不，的领域进行标注。不同的领域中,信息也会有所差别,在进行标注时也可以根据信息，别进行二次划分。进行信，标注时,可以对信息构建相应模板,通过模板加速对信息的识。将标识后的信息进行统一的训练,生成词典。保证人工智能开放平台的工作效率,整个训练过程采，离线的方式进行。在训练的过程，利用已标注的搜索信息生成词典,通，这一设定可以将模板与信息相结合,便于获取，识别目标信息。基于实例词典，板,对目标搜索信息进行解析识别,得到与目标信息相对应的解析结果。电力人工，能开放平台能，智能搜索电力信息,采用上述技术,可实现智能开放平台的相关应用性能,保证电力企业的正常运转。
3 实验论证分析
为保证本文研究的电力人工智能开放平台，在日常工作中具有相应的优越性，将其与原有的电力系统平台进行对比实验，检验人机交互信息完整度。
3.1 实验准备过程
为保证对比实验的有效性，选择在人工智能开放平台与原有平台中进行对比，并对人机交互结果进行实验分析。使用原有平台与本文平台分别模拟人机交互过程，获取信息交换成果，完成本次实验对比。为保证实验过程的一致性，对进行实验的设备进行设定。
窗体顶端
窗体底端
3.2 实验结果分析
通过，比试验结果可以看，在进行人机交互时,本文平台与原有平台都可以对文字部分进行完整的信息换。就图像部分而言，原平台进行人机交互后,可识别的图像仅为样本数的30。再对比输入法部分,本文平台对输入，的识别可达到75%,原有平台仅为本文平台的一。通过对比可以，出,就人机交互方面,本文平台交互结，更加完整。由此可以,本文平台更加智能。
4 结论
，人工智能的大背景下,电力企业是我国进行人工智能推广的重要战场。在人工，能开放平台的构建中,对关键技术进行把控是保障电力企业人，智能控制的重要步骤,将原有人工智能平台与深度学习、卷积设计网络、自然语言以及智能搜，等方法进行有机结合,实现电力人工智能开放平台的智能化。通过，数据处理的科学控制,保证了在进行业务分流时的效率。通过智，信息搜索与人机交互,实现平台的整体化。过对比实验可以看出,采用人工，能关键技术进行控,在进行人机交互时,本文平台比原有平，信息完整度高40%人，交互效果更好。由此,可以看出人工智能开放平台在电力企业的应用更加有优势。通过对电力人工智能开放，台关键技术进行研究,为日后电力企业中的人工智能开，提供坚实的理论基础,为其发展提供更加广阔的空间。
参考文献
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