曹中來

[摘 要]隨著變電站設(shè)備裝備水平的提高，以及監(jiān)控自動化技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，變電站的自動化程度也越來越高，信息量及種類也在不斷增加，需要新的技術(shù)方法來改進(jìn)監(jiān)控后臺。目前，可以在變電站的監(jiān)控后臺應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)行告警信號的自動分析，主要是使用關(guān)聯(lián)性挖掘算法和增量式挖掘算法，按照故障發(fā)生概率大小對告警信號顯示的故障節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序。本文在對告警信號的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，還研究了智能變電站智能告警的研究基礎(chǔ)，探討了變電站監(jiān)控后臺智能告警功能的實(shí)現(xiàn)。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘；告警信號；自動分析；變電站；監(jiān)控后臺

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.20.029

[中圖分類號]TM63；TP311.13 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）20-00-02

0 引 言

當(dāng)前變電站的信息量隨著自動化程度的提升大量增加，對變電站后臺監(jiān)控系統(tǒng)的要求也越來越高，主要體現(xiàn)在告警信息的處理能力方面。目前，變電站監(jiān)控后臺存在的主要問題是對豐富的信息量缺乏進(jìn)一步的加工處理，監(jiān)控平臺采集到各種模擬量、開關(guān)量信息后，只是簡單地按照時間順序進(jìn)行顯示，沒有做更進(jìn)一步的分析判斷。如果僅僅依靠值班人員進(jìn)行告警是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，不容易抓到重點(diǎn)，還容易遺漏重要的告警信號，因此必須應(yīng)用新的技術(shù)方法進(jìn)行改進(jìn)。

1 告警信號的數(shù)據(jù)挖掘

目前，告警信號的報警儀上僅僅是隨意羅列出故障節(jié)點(diǎn)，值班人員如果僅憑著自己的經(jīng)驗(yàn)技術(shù)去判斷故障節(jié)點(diǎn)，查看故障原因是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，也降低了監(jiān)控平臺值班人員的工作效率。而基于數(shù)據(jù)挖掘的告警信號自動分析主要是在監(jiān)控后臺的告警信號的報警儀上能夠顯示完整的告警信號回路節(jié)點(diǎn)，以及依據(jù)故障發(fā)生的概率，并對故障節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序，這樣當(dāng)值班人員點(diǎn)擊報警儀時，能夠按照故障大小排列的順序很快地排查到故障點(diǎn)，并及時做出處理，很大程度上避免故障誤判，如果處理不及時，則會導(dǎo)致故障嚴(yán)重化。

2 智能變電站智能告警的研究基礎(chǔ)

2.1 關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)挖掘FP_growth算法

關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)挖掘FP_growth是基于Apriori算法，能在不生成候選項(xiàng)的情況下提高該算法的效率。最早該算法應(yīng)用在傳統(tǒng)零售行業(yè)的購物籃分析中，應(yīng)用在告警信號自動分析中的核心思想是能夠通過頻繁項(xiàng)集的分析和處理，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)檢修記錄當(dāng)中后臺數(shù)據(jù)庫的大量告警信號和故障節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)度，即找到同時出現(xiàn)在檢修記錄中的告警信號和故障節(jié)點(diǎn)，然后把故障節(jié)點(diǎn)設(shè)置為優(yōu)先提醒，即對告警信息進(jìn)行排序。這種算法最大優(yōu)勢就是構(gòu)造了一個FP_tree的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將原先的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了高度壓縮而不產(chǎn)生候選集，節(jié)省了時間和空間。算法如下。

設(shè)生產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫檢修數(shù)據(jù)為一個集合I={I1，I2.I3…，In}。

（2）將監(jiān)控后臺的告警信號及回路中的故障節(jié)點(diǎn)設(shè)為事務(wù)集T，為I的子集，其中的告警信號及故障節(jié)點(diǎn)為唯一標(biāo)志TID。

（3）設(shè)置一個集合X，其有以下關(guān)聯(lián)規(guī)則：當(dāng)告警信號出現(xiàn)時，故障節(jié)點(diǎn)也會以一定的概率出現(xiàn)。本算法就是在T中挖掘出X，主要有兩個衡量標(biāo)準(zhǔn)：置信度，是同時包含告警信號和故障節(jié)點(diǎn)的集合數(shù)與包含告警信號的集合數(shù)之比，即條件概率P；支持度，是同時包含告警信號和故障節(jié)點(diǎn)的集合數(shù)與總集合數(shù)之比。本課題中的P主要是表示告警信號報警時每個故障節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的概率大小。

（4）在上述關(guān)聯(lián)規(guī)則中，強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)表示支持度大于最小支持度，置信度大于最小置信度，關(guān)聯(lián)性挖掘即在集合中找到以上強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，相互之間沒有關(guān)聯(lián)的告警信號、告警信號與故障節(jié)點(diǎn)，都不會被挖掘出來。

（5）實(shí)現(xiàn)過程是首先挖掘出每個設(shè)備廠家在檢修記錄中告警信號對應(yīng)的故障節(jié)點(diǎn)，并寫入FP_tree，再設(shè)置支持度，挖掘出和告警信號同時出現(xiàn)在檢修記錄中的故障節(jié)點(diǎn)，并通過置信度進(jìn)行故障節(jié)點(diǎn)排序。

2.2 增量式挖掘FSPM-FP算法

盡管FP-growth算法能夠使用強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則對信息進(jìn)行可靠排序，但由于電網(wǎng)每天會寫入新的檢修數(shù)據(jù)，因此可能會改變生產(chǎn)管理系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)性原則，因此可以使用增量式挖掘FSPM-FP算法對新增的檢修數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，充分利用最初構(gòu)建的FP_tree，在此基礎(chǔ)上分析是否需要重構(gòu)，再更新挖掘效果，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)挖掘的效率。關(guān)聯(lián)規(guī)則的變化主要有以下3種。

（1）加入新數(shù)據(jù)之后沒有新增的告警信號和故障節(jié)點(diǎn)，只是原來的信息數(shù)量增加，因此可以不用改變FP-tree，可以在原來的節(jié)點(diǎn)上增加計(jì)數(shù)值，避免了再次遍歷數(shù)據(jù)庫，提升挖掘效率。

（2）加入新數(shù)據(jù)之后沒有新增節(jié)點(diǎn)，但引起了項(xiàng)頭表中各個節(jié)點(diǎn)排序的變化，因此這種要在FP_tree中從根節(jié)點(diǎn)開始查找調(diào)換節(jié)點(diǎn)位置，重新構(gòu)建結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性挖掘。

（3）加入新數(shù)據(jù)后產(chǎn)生了新的故障節(jié)點(diǎn)，這種情況可能會使關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)生變化，因此首先要將新的故障節(jié)點(diǎn)插入FP_tree的地步，再從根節(jié)點(diǎn)自上而下地調(diào)整新節(jié)點(diǎn)的位置，重新構(gòu)建結(jié)構(gòu)后再進(jìn)行關(guān)聯(lián)性挖掘。

在上述變化中，后兩種情況出現(xiàn)的概率較小，F(xiàn)SPM-FP算法一般情況下都無需重構(gòu)FP-tree，算法的效率優(yōu)勢更加明顯，可以和FP-growth算法相輔相成，找出新增數(shù)據(jù)而改變的關(guān)聯(lián)規(guī)則，很好地應(yīng)用在電網(wǎng)的運(yùn)行過程中，極大地提升了數(shù)據(jù)挖掘的效率，也和實(shí)際的故障節(jié)點(diǎn)發(fā)生可能性的排序更加接近。

3 變電站監(jiān)控后臺智能告警功能的實(shí)現(xiàn)

3.1 智能告警系統(tǒng)知識庫

系統(tǒng)知識庫是指存放實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能知識的地方，智能告警系統(tǒng)的問題解決步驟主要體現(xiàn)在系統(tǒng)利用知識庫中的知識模擬專業(yè)人員的思維方式進(jìn)行分析解答。知識庫和智能告警系統(tǒng)的程度相互獨(dú)立，又相互聯(lián)系。系統(tǒng)性能可以通過改變以及完善知識庫中的知識內(nèi)容進(jìn)行提升，系統(tǒng)可以對知識庫的界面進(jìn)行維護(hù)和完善。endprint

3.2 智能告警系統(tǒng)的推理方案

智能告警系統(tǒng)主要應(yīng)用了人工智能推理機(jī)技術(shù)，推理機(jī)通過采集問題的條件和已知的數(shù)據(jù)信息，在知識庫中需找與之對應(yīng)的規(guī)則，從而得出結(jié)論，推理出問題的求解結(jié)果。推理方式一般存在正向和反向推理兩種，正向推理是指通過條件匹配得到結(jié)果，反向推理是指在推理之前設(shè)定一個結(jié)論是成立的，然后檢驗(yàn)它的條件能不能得到滿足。推理機(jī)通過模仿專業(yè)人員的思維方式，實(shí)現(xiàn)知識庫的具體價值。除此之外，告警系統(tǒng)還可以自主獲取知識，對知識庫進(jìn)行擴(kuò)充和完善，提升其功能。

常見的智能告警系統(tǒng)的推理種類有3種：單事件推理、關(guān)聯(lián)多事件推理、故障智能推理。

單事件推理是指根據(jù)單個告警信息數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，并得出告警信息的位置、原因、維修建議。自動化系統(tǒng)通過對各個告警信號與知識庫中已經(jīng)存在的告警信號進(jìn)行對比關(guān)聯(lián)，對各個告警信號進(jìn)行分類，并生成邏輯判斷關(guān)系。工作人員可以對推理判斷進(jìn)行干預(yù)，定義其關(guān)聯(lián)關(guān)系。在推理過程中，會根據(jù)告警信號的種類、重要程度、關(guān)聯(lián)程度等信息，進(jìn)行推理，得出結(jié)論。

關(guān)聯(lián)多事件推理是基于多個關(guān)聯(lián)時間綜合判斷的推理邏輯，在單位時間內(nèi)，設(shè)備一旦連續(xù)發(fā)出多個故障告警信號，且這些信號之間存在關(guān)聯(lián)，則把這些信號稱作一個綜合事件，推理機(jī)要根據(jù)該綜合事件的邏輯關(guān)系，判斷設(shè)備發(fā)生故障的種類和原因，并相應(yīng)地給出處理建議。常見的綜合事件推理方法有兩種：窮舉法和模糊推理法。窮舉法是指，通過對該事件的組合推理得出該事件的信息，該方法準(zhǔn)確度高，可以避免誤遙信號的干擾，但是適應(yīng)性較差，會因?yàn)樽冸娬驹O(shè)備構(gòu)造復(fù)雜導(dǎo)致推理出現(xiàn)偏差。模糊推理法是將一個設(shè)備上的數(shù)個事件進(jìn)行推理，并得出相應(yīng)的異常事件報告，忽略異常事件個數(shù)。該方法的準(zhǔn)確度略低，但是適應(yīng)性較高，可以在不同信號和構(gòu)造的設(shè)備上進(jìn)行推理。智能告警系統(tǒng)中，綜合了這兩種方法的使用，提高了系統(tǒng)的靈活性和準(zhǔn)確性。

故障智能推理是指，將變電站常見故障類型觸發(fā)的關(guān)鍵條件進(jìn)行采集，并通過參考接線方式、開關(guān)變位、遙測量、運(yùn)行方式及時序等數(shù)據(jù)信息進(jìn)行拓?fù)浼夹g(shù)的綜合推理，得出關(guān)于設(shè)備故障的類型、范圍及處理辦法等。

4 結(jié) 語

隨著電力系統(tǒng)技術(shù)的逐漸提升和完善，變電站以及相應(yīng)的供電公司主要以增效減人、降低成本為目標(biāo)進(jìn)行生產(chǎn)和發(fā)展。變電站的值班無人化、遠(yuǎn)程化是未來發(fā)展的主趨勢。值班無人化要求變電站的所有運(yùn)行數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)終端中心，數(shù)據(jù)量巨大，信號動作繁雜，一旦變電站出現(xiàn)故障，有可能因?yàn)樘幚聿患皶r造成更大的損失。通過對智能告警系統(tǒng)的闡述得知，該系統(tǒng)可以自行采取故障告警信息，為相關(guān)工作人員提供故障判斷和故障處理建議，有效提高整個電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，保障電網(wǎng)正常運(yùn)行。

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