李庭瑞 王奔 涂珂

（北京中電飛華通信有限公司 北京市 100071）

在智能電網(wǎng)建設(shè)中，電力通信網(wǎng)發(fā)揮信息傳遞作用，是呈現(xiàn)智能電網(wǎng)智能化、可靠性優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。近幾年電力通信網(wǎng)規(guī)模顯著增加，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，各個(gè)節(jié)點(diǎn)的部署更為分散，開展的通信業(yè)務(wù)更多，加大了電力通信網(wǎng)的運(yùn)行隱患，電力企業(yè)應(yīng)做好電力通信網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)工作，為智能電網(wǎng)建設(shè)發(fā)展提供保障。

1 電力通信網(wǎng)中大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)是指海量、高增長(zhǎng)率的多元數(shù)據(jù)，具有海量、多樣、高速、可變及價(jià)值等特征，難以在短時(shí)間內(nèi)通過常規(guī)工具獲取與分析。電力通信網(wǎng)中應(yīng)用的大數(shù)據(jù)是指電力大數(shù)據(jù)，電力大數(shù)據(jù)為電力行業(yè)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，在具備大數(shù)據(jù)常規(guī)特征的同時(shí)，還具備能量、交互與共情特征[1]。電力通信網(wǎng)包括骨干通信網(wǎng)與終端通信網(wǎng)兩部分，在智能電網(wǎng)建設(shè)背景下，電力通信網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有非結(jié)構(gòu)化、多樣性、異構(gòu)化特征，對(duì)電力企業(yè)開發(fā)利用電力通信網(wǎng)數(shù)據(jù)提出更高要求[2]。研究學(xué)者關(guān)于電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開展大量研究，取得成果如下：

有研究學(xué)者以電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系，評(píng)估電力通信網(wǎng)的運(yùn)行狀況，為電力通信網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)提供幫助；有研究學(xué)者針對(duì)FAHP 的不足，設(shè)計(jì)基于AHP 的電力通信網(wǎng)評(píng)估體系，使電力通信網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)更為便捷，表現(xiàn)出較強(qiáng)的排序穩(wěn)定性[3]。在智能電網(wǎng)建設(shè)后，智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)成為研究熱點(diǎn)，有研究學(xué)者認(rèn)為在智能電網(wǎng)建設(shè)下，應(yīng)構(gòu)建透明電力通信網(wǎng)；有研究學(xué)者構(gòu)建云計(jì)算框架，對(duì)電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[4]?？偟膩碚f，智能電網(wǎng)下的電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)處于起步階段，相關(guān)研究以框架分析為主，關(guān)于大數(shù)據(jù)下電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)策略研究為空白區(qū)域。就此，本文研究具有鮮明現(xiàn)實(shí)意義。

2 大數(shù)據(jù)下電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)策略

結(jié)合前人研究成果，本文提出構(gòu)建電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)指標(biāo)體系的策略，將電力通信網(wǎng)的臺(tái)賬數(shù)據(jù)、故障工單數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析工作，評(píng)估電力通信網(wǎng)的運(yùn)行狀況，發(fā)現(xiàn)其存在異常，進(jìn)行針對(duì)性維護(hù)。在數(shù)據(jù)處理前，明確電力通信網(wǎng)運(yùn)行指標(biāo)，分析各項(xiàng)指標(biāo)的影響因素，為后續(xù)運(yùn)行維護(hù)措施實(shí)施提供參考，提高電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)水平。

2.1 運(yùn)行維護(hù)指標(biāo)的選擇

結(jié)合電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)工作要求，本文將運(yùn)行維護(hù)指標(biāo)劃分為以下三項(xiàng)：

（1）檢修效果，是指電力通信網(wǎng)某個(gè)設(shè)備檢修后出現(xiàn)故障的狀況，用K 表示設(shè)備檢修后出現(xiàn)的故障，T 表示設(shè)備的上次檢修時(shí)間，則Pr（K|t-T）=1 表示設(shè)備在檢修后的（t-T）時(shí)刻出現(xiàn)故障，（t-T）可用于表示檢修效果。

（2）檢修成本，是指電力通信網(wǎng)檢修的時(shí)間成本，用檢修時(shí)長(zhǎng)表示，即檢修開始時(shí)間和完成時(shí)間的差值，用檢修設(shè)備的平均時(shí)間表示。

（3）檢修時(shí)間分布性，是指在明確檢修設(shè)備類型后，電力通信網(wǎng)檢修工作量在時(shí)間尺度上的分布，包括周、月、年三種尺度。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在電力通信網(wǎng)運(yùn)行期間，受內(nèi)外環(huán)境因素影響，產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)存在格式不同數(shù)據(jù)、無價(jià)值數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等現(xiàn)象，影響大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用。就此，在電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析前，應(yīng)對(duì)電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行格式統(tǒng)一化處理，便于數(shù)據(jù)分析。本文采用的數(shù)據(jù)預(yù)處理措施包括以下幾項(xiàng)：

2.2.1 數(shù)據(jù)清理

在大數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)清理可去除數(shù)據(jù)中的雜質(zhì)，填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，使所有數(shù)據(jù)具備一致性。本文在進(jìn)行電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)清理時(shí)，采用以下兩項(xiàng)數(shù)據(jù)清理措施：

（1）將具備特殊含義的缺失電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)忽略；

（2）通過離群點(diǎn)分析處理電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)，該方法相對(duì)便捷，利用距離分析方法，判斷偏離數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)內(nèi)容，將其剔除，實(shí)現(xiàn)電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)的高效清理。

2.2.2 數(shù)據(jù)集成

在大數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)集成是指整合不同來源的大數(shù)據(jù)，統(tǒng)一大數(shù)據(jù)的屬性，存儲(chǔ)于同個(gè)數(shù)據(jù)庫內(nèi)。常用的數(shù)據(jù)集成方法包括相關(guān)分析、數(shù)據(jù)沖突檢測(cè)及語義異種性處理等，本文在進(jìn)行電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)集成時(shí)，選擇相關(guān)分析方法：明確電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)的給定屬性特征，通過相關(guān)分析評(píng)估某個(gè)屬性覆蓋另一個(gè)相關(guān)性高屬性的程度，完成電力通信網(wǎng)大數(shù)據(jù)的初步歸約。在兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性的對(duì)比分析中，選擇卡方檢驗(yàn)方法與相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法，評(píng)估兩個(gè)數(shù)據(jù)屬性的相關(guān)性，并剔除其中的冗余屬性。

2.2.3 數(shù)據(jù)歸約

在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理與數(shù)據(jù)集成，可篩選一部分大數(shù)據(jù)，但仍存在含有噪聲的大數(shù)據(jù)，影響后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘分析成果，進(jìn)而影響電力通信網(wǎng)的運(yùn)行維護(hù)。針對(duì)該現(xiàn)象，本文提出數(shù)據(jù)歸約方法，通過主成分分析法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理。通常來說，電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)包括n 個(gè)屬性或n 個(gè)數(shù)據(jù)向量，在對(duì)這類數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析時(shí)，需采集k 個(gè)可以代表電力通信網(wǎng)運(yùn)行完維護(hù)數(shù)據(jù)的n 維正交向量?；谙嚓P(guān)分析的成果，獲取相關(guān)性屬性較高的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)歸約處理。細(xì)化來說，主成分分析流程如下：

（1）根據(jù)電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)的屬性，對(duì)其進(jìn)行規(guī)范化處理，確保所有屬性均處于相應(yīng)區(qū)間內(nèi)；

（2）利用PCA 進(jìn)行k 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正交向量的計(jì)算，將獲取的標(biāo)準(zhǔn)正交向量作為數(shù)據(jù)規(guī)范化處理的基，要求單位向量和其他向量保持垂直，將其作為主成分；

（3）根據(jù)獲取主成分的強(qiáng)度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降序排列，將主成分看做是坐標(biāo)系，明確數(shù)據(jù)處理的方差相關(guān)信息；

（4）將主成分排列中的弱成分剔除，完成歸約。

2.3 數(shù)據(jù)分析

2.3.1 算法分析

在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，獲得一致、完整的電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供支持。在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)處理中，本文選擇FP-Growth 算法為數(shù)據(jù)挖掘算法，提高大數(shù)據(jù)處理效率，為電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)提供支持。大數(shù)據(jù)挖掘分析通常選擇Apriori 算法，該方法可有效減少大數(shù)據(jù)處理規(guī)模，在數(shù)據(jù)挖掘方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。但在實(shí)踐中，Apriori 算法會(huì)增加非平凡開銷，即在挖掘分析數(shù)據(jù)的同時(shí)，產(chǎn)生其他候選集，且進(jìn)行重復(fù)掃描操作，加大了數(shù)據(jù)挖掘分析的工作量，影響工作效率。就此，本文應(yīng)用FP-Growth 算法，其應(yīng)用原理如下：

FP-Growth 算法的數(shù)據(jù)挖掘分析策略為分治，將反映頻繁項(xiàng)集的數(shù)據(jù)庫壓縮為頻繁模式樹狀態(tài)，頻繁模式樹可反映頻繁項(xiàng)集各項(xiàng)信息；再根據(jù)不同條件，將頻繁模式樹分類為不同的投影數(shù)據(jù)庫，為每個(gè)數(shù)據(jù)庫配置一個(gè)頻繁項(xiàng)或一個(gè)“模式段”，開展相應(yīng)的挖掘分析工作。針對(duì)數(shù)據(jù)庫配置的“模式段”，挖掘分析內(nèi)容為“模式段”相關(guān)的數(shù)據(jù)庫，挖掘分析的“模式段”越多，壓縮的數(shù)據(jù)集越小，有助于數(shù)據(jù)挖掘分析效率的提升。在模頻繁模式樹挖掘中，具體流程如下：將長(zhǎng)度為1 的頻繁模式作為第一個(gè)挖掘分析的數(shù)據(jù)庫，并為其設(shè)置初始后綴模式。首先為頻繁模式樹構(gòu)建條件模式基（即為數(shù)據(jù)庫的子數(shù)據(jù)庫，包括初始后綴模式的前綴路徑集），再明確頻繁模式樹的條件，在頻繁模式樹上以遞歸形式進(jìn)行挖掘，利用頻繁模式樹的后綴模式及條件連接完成數(shù)據(jù)挖掘分析中的模式增長(zhǎng)。

2.3.2 算法優(yōu)化

在實(shí)踐應(yīng)用中，F(xiàn)P-Growth 算法適用于較小的數(shù)據(jù)庫，而電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)較多，數(shù)據(jù)庫相對(duì)較大，單純通過FPGrowth 算法，難以進(jìn)行深入數(shù)據(jù)挖掘，影響電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)。就此，本文引進(jìn)Map Reduce 技術(shù)，通過其Hadoop 集群功能，對(duì)電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算，提高數(shù)據(jù)挖掘分析中的收斂速度，彌補(bǔ)FP-Growth 算法的不足，發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)處理中，Map Reduce 技術(shù)與FP-Growth 算法的配合應(yīng)用流程如下：

（1）將數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類，分布于集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)中；

（2）對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行support count 計(jì)算，整合為同個(gè)節(jié)點(diǎn)，獲取頻繁項(xiàng)集；

（3）利用FP-Growth 算法對(duì)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行處理，獲取電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)的頻繁項(xiàng)集；

（4）將TDB 分布于不同工作節(jié)點(diǎn)；

（5）進(jìn)行F_List 的計(jì)算；

（6）進(jìn)行本地頻繁項(xiàng)集的并行計(jì)算，利用Map Reduce 技術(shù)進(jìn)行事務(wù)集分布于同個(gè)節(jié)點(diǎn)，獲取頻繁模式樹。

3 大數(shù)據(jù)下電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)實(shí)踐

在明確大數(shù)據(jù)下電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)策略的基礎(chǔ)上，本文以某電力企業(yè)2015年-2019年的電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)為樣本，進(jìn)行本文設(shè)計(jì)電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)指標(biāo)體系的應(yīng)用，評(píng)估大數(shù)據(jù)下電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)策略的可行性及有效性。在大數(shù)據(jù)處理中，以故障數(shù)據(jù)、設(shè)備檢修數(shù)據(jù)與臺(tái)賬數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過挖掘分析明確檢修效果、檢修成本及檢修時(shí)間分布性。

3.1 檢修效果

通過上述數(shù)據(jù)處理分析流程，對(duì)電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理結(jié)果顯示，在2015年-2019年，該電力企業(yè)的數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備共檢修234 次，檢修完成后出現(xiàn)故障的數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備共7 個(gè)。在檢修后出現(xiàn)故障的設(shè)備中，有3 個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備故障出現(xiàn)時(shí)間和檢修時(shí)間相隔低于2 個(gè)月，說明數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備故障與檢修存在相關(guān)性。經(jīng)計(jì)算，數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備檢修后出現(xiàn)的故障和檢修總數(shù)比例約1.3%，說明數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備的檢修效果屬于中等偏上水平。根據(jù)后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘分析，數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備在檢修后出現(xiàn)故障的原因在于檢修期間更換的硬件設(shè)備質(zhì)量偏低，且在3 個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)類型設(shè)備檢修后故障中，有兩個(gè)故障為同個(gè)設(shè)備。由此可以判斷，在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，設(shè)備故障率和檢修方法、檢測(cè)更換的硬件設(shè)備質(zhì)量存在較大關(guān)聯(lián)度，在以后的電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，運(yùn)維人員應(yīng)做好更換硬件設(shè)備的檢查，確保其質(zhì)量符合電力通信網(wǎng)長(zhǎng)久運(yùn)行要求。

3.2 檢修成本

在檢修時(shí)間成本分析中，分析不同地區(qū)電力通信網(wǎng)不同類型設(shè)備的平均檢修時(shí)間，編制關(guān)系圖，以平均檢修時(shí)間為縱坐標(biāo)，以不同地區(qū)電力通信網(wǎng)不同類型設(shè)備為橫坐標(biāo)。觀察分析結(jié)果圖可知，在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，光纜設(shè)備的檢修時(shí)間最長(zhǎng)，傳輸設(shè)備次之，數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備最低。就不同地區(qū)的電力通信網(wǎng)設(shè)備檢修時(shí)間對(duì)比中，廣東省在光纜設(shè)備檢修中花費(fèi)的時(shí)間成本最低，該省的光纜設(shè)備與傳輸設(shè)備、數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備在檢修時(shí)間成本方面差異最小，說明廣東省光纜設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)工作效率較高；云南省和貴州省的光纜設(shè)備檢修時(shí)間成本偏高，這是因?yàn)樵瀑F兩地地理?xiàng)l件復(fù)雜，光纜設(shè)備所處的運(yùn)行環(huán)境較為惡劣，在很大程度上加大了運(yùn)行維護(hù)難度，使其運(yùn)行維護(hù)花費(fèi)的檢修時(shí)間成本更高。數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備在不同省份間的差異不大，說明該設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)影響因素不多，不同地區(qū)的運(yùn)行維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)一致，使其檢修時(shí)間成本相差無幾。

3.3 檢修時(shí)間分布性

在檢修時(shí)間分布性研究中，以空間指標(biāo)坐標(biāo)系描述每月電力通信網(wǎng)不同類型設(shè)備的平均檢修數(shù)量變化。將月份作為橫軸，將電力通信網(wǎng)不同類型設(shè)備作為縱軸，將平均檢修數(shù)量作為豎軸。根據(jù)年度分析結(jié)果可知，在電力通信網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)中，春節(jié)至入夏前為設(shè)備檢修高峰期，檢修設(shè)備數(shù)量較多，出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因在于該階段電力用戶的供電需求增強(qiáng)，電力通信網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行工作量增多，加大了運(yùn)行負(fù)荷，提高設(shè)備故障出現(xiàn)概率，進(jìn)而增加檢修數(shù)量。由此可知，在該電力企業(yè)的電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，電力企業(yè)認(rèn)識(shí)到自然條件對(duì)電力通信網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行的影響，且該電力企業(yè)實(shí)施的檢修工作計(jì)劃仍存在不足，可進(jìn)一步優(yōu)化完善。同時(shí)，觀察分析結(jié)果可知，在不同年份，該電力企業(yè)電力通信網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)的檢修量相差無幾，說明該電力企業(yè)的運(yùn)行維護(hù)工作已達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

根據(jù)月度分析結(jié)果可知，大部分電力通信網(wǎng)設(shè)備的檢修工作量分布較為合理，尤其是通信電源設(shè)備，其檢修工作量集中于月中，說明該電力企業(yè)的通信電源設(shè)備檢修頻率與質(zhì)量較高，但光纖設(shè)備及數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備的工作量集中于月末，說明該電力企業(yè)的光纖設(shè)備與數(shù)據(jù)網(wǎng)設(shè)備較為拖沓，需進(jìn)一步改善。

根據(jù)周度分析結(jié)果可知，電力通信網(wǎng)設(shè)備的檢修工作量集中于周中，周末的檢修工作量較少，說明該電力設(shè)備的檢修工作相對(duì)合理，可按時(shí)完成檢修任務(wù)。

4 結(jié)論

綜上所述，在電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可為電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)提供有效指導(dǎo)。通過本文的分析，電力企業(yè)可構(gòu)建電力通信網(wǎng)運(yùn)行維護(hù)指標(biāo)體系，對(duì)電力通信網(wǎng)的檢修效果、檢修時(shí)間成本與檢修工作量分布性進(jìn)行分析，評(píng)估運(yùn)行維護(hù)的優(yōu)勢(shì)與不足，為運(yùn)行維護(hù)工作優(yōu)化提供指導(dǎo)。