劉晶晶,張華強,陳嘉羽,褚 莉,楊 濤

(國網安徽省電力有限公司物資分公司,安徽 合肥 230011)

供應鏈管理的終極目的就是要把整個供應鏈可視化、管理信息化,以最大限度地增加企業(yè)的綜合效益和降低企業(yè)的經營費用,進而提升企業(yè)的整體水平。電力物資供應鏈包括電力網絡構建、維護與保養(yǎng)等各個方面的資源,這些資源種類繁多,難以直接控制供應鏈,無法保證電力網絡安全與穩(wěn)定。因此,協調電力物資供應鏈,能夠強化安全風險監(jiān)測力度,這是提升企業(yè)整體水平的一個重要途徑。

相關學者深入研究了該問題,其中劉永勝等人[1]研究了基于供應鏈視角的網購食品安全風險識別,采用扎根理論研究法,對網購食品的消費者差評信息進行三級編碼,基于供應鏈視角對網購食品安全風險進行系統(tǒng)識別,并利用定量的Borda序值法對子風險的嚴重程度進行評估,但是該方法安全風險識別存在縱向載荷值與預期最大值相差大的問題。許雯宏等人[2]研究了區(qū)塊鏈賦能乳制品供應鏈質量安全監(jiān)測研究,為供應鏈質量安全監(jiān)測進行技術賦能,去中心化體系強化供應環(huán)節(jié)質量監(jiān)測,數字簽名技術確保運輸與儲存環(huán)節(jié)相銜接,以區(qū)塊鏈為底層技術,構建供應鏈質量安全信息監(jiān)測平臺,但是該方法存在供應鏈吞吐量低的問題。

針對上述問題,設計了一種基于大數據的電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng)。該方法引入了大數據技術,結合其他算法,實現了供應鏈安全風險檢測,以期提高供應鏈吞吐量等。

1 系統(tǒng)硬件結構設計

電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng)是我國電力監(jiān)控系統(tǒng)的核心基礎設施,供應鏈安全已成為我國網絡安全的一個重要內容。基于此,設計了一種基于大數據的電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng)硬件結構。該系統(tǒng)主要由數據采集模塊、數據處理模塊、供應鏈安全風險評估模塊、安全風險預警模塊組成,采用這種嵌入式的風險監(jiān)測系統(tǒng),管控、調度和傳輸監(jiān)測信息。

1.1 數據采集模塊

系統(tǒng)采用AD7606數據采集模塊采集原始數據,該模塊將各種芯片集成到同一塊電路板上,通過RS232串口實現遠程數據采集,結合AT指令實現數據采集結果的語音展示[3]。

該采集模塊結構如圖1所示。采用高精度16比特 ADC芯片AD7606,其最大取樣速度達到200 Ksps,并且具有5擋的過取樣設定模式,能夠有效地減少抖動。采用并口方式跳線:R1懸空(未掛)、R20掛上K電阻;SPI接口模式跳線:R1掛上K電阻,R2懸空(未掛),R2少用BUSY口線,以確保采集過程的穩(wěn)定[4]。

圖1 AD7606數據采集模塊

1.2 數據處理模塊

選用89C52單片機作為數據處理模塊的中央處理單元,EPROM27256作為數據處理模塊外部存儲單元,P0端口用作地址和數據分時多路傳輸。存儲器的8比特內存地址(P00到P07)經由它的一個端口被輸出,ALE的下降邊緣把它輸入到鎖存器鎖存[5]。之后,將其和一個8比特外存地址(P20到P27)形成一個對32 K外部存儲器存儲空間的地址。

數據處理模塊中89C52單片機芯片結構,如圖2所示。

圖2 89C52單片機的芯片結構

由圖2可知,P00～P07:P0口是一個漏極雙向打開端口,用1表示其狀態(tài),并作為一個高電阻的輸入;P10～P17:P1口是一個雙向 I/O端口,由內向外拉動[6]。當P1口寫入數據1時,該口的電平達到最高值,由此可作為輸入端口[7];P20～P27:P2口是雙向 I/O端口,當P2口寫入數據1時,該口的電平會達到最高,由此可作為輸入端口。

通過數據處理模塊,清洗與詞性標注處理原始數據。將處理后的數據傳遞到供應鏈安全風險評估模塊并分析[8-10]。

1.3 供應鏈安全風險評估模塊

在評估模塊中,采用了模塊化的方法進行風險評估,其體系結構見圖3。

圖3 供應鏈安全風險評估模塊

由圖3可知,該模塊通過外網介入和外部環(huán)境,將采集到的數據通過邊緣分布模塊傳輸到核心模塊中,主要用于評估電力物資供應商與使用者的雙邊關系。

1.4 安全風險預警模塊

供應鏈安全風險預警模塊,將風險預警與處理機制整合到電力資產歸屬單元,實現供應鏈安全風險的實時預警與處理[11]。在系統(tǒng)中,使用光敏傳感器作為預警安全風險的主要設備。

光敏傳感器由于光線暗淡,發(fā)出低電壓信號,由放大器放大后,傳送到單穩(wěn)觸發(fā)回路,以作警告,用以警告管理員[12]。當警報聲停止(1～7 s),光敏傳感器進入備用模式。電路以5 V直流電壓為電源,并給出了相應的安全風險警報電路,如圖4所示。

圖4 安全風險預警電路

由圖4可知,整個電路原理圖由光敏感應電路、二級電容耦合放大電路、單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)電路、報警電路等構成,并分析電路[13]。光敏感應器包括RG1、R1、電源及接地,其中RG1為光敏電阻。R1和光敏電阻RG1構成電阻式串聯分壓器,R2、R3、C3、V1、C4、R4和VT2組成二級電容耦合放大電路;C3是一個反饋電容,其能穩(wěn)定電路中的靜止工作點,從而使C3更穩(wěn)定,更可靠;C4是一個耦合電容,它的主要功能是起到隔直通交的耦合作用;R2是一個基極電阻,R3是集電極偏壓,從而確保三極管VT1處在一個放大狀態(tài);VT2與集電極偏置電阻R4相連,起到電路切換功能[14]。

單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)電路包括:集成電路U1、陶瓷電容C5、電位器RP1、電阻R5,該電路主要作用是保護電路不受外部干擾,提高電路的穩(wěn)定性。當光敏傳感器感受到異常狀態(tài)時,通過傳感器的報警聲可以調整RP1電位,觸發(fā)蜂鳴器H1發(fā)出蜂鳴器聲音,實現系統(tǒng)的自動報警。

2 系統(tǒng)軟件部分設計

2.1 潛在安全風險識別

運用大數據技術,識別潛在安全風險。首先將兩個相鄰采樣點的測量數據和標準殘差作為特征值,標準化處理包含標準殘差在內的指數后,構建的特征指標矩陣如下所示:

(1)

式中:mi、mj分別為采集的兩個相鄰樣本數據;R為標準差;Δz為兩個相鄰樣本數據之間的采集時間差值;mij為特征指標;m′ij為特征指標矩陣[15]。

通過歸一化處理特征數據后,結合大數據技術的聚類方式,獲取電力物資供應鏈聚類結果。根據該結果確定聚類數量,進而得到聚類有效性指數,公式可表示為

(2)

式中:λij為聚類度量因子。將該公式計算結果作為聚類有效性的判定標準,如果該值越高,則說明聚類劃分結果精度也就越高,由此也得到最優(yōu)聚類結果。根據該結果,可以對潛在的安全風險進行分類,從而實現潛在的安全風險識別。

2.2 安全風險監(jiān)測流程設計

基于潛在安全風險識別結果,設計安全風險監(jiān)測流程如圖5所示。

圖5 安全風險監(jiān)測流程

由圖5可知,針對安全風險監(jiān)測詳細流程,如下所示:

步驟一:通過互聯網采集電力資產供應鏈數據,并利用電力專用網絡對電力物資有關的公開公布數據、非公開數據進行采集。

步驟二:處理電力資產供應商所屬國家相關的言論信息、企業(yè)重要業(yè)務信息和政治活動信息,獲取處理后的分詞、標注結果,并將該結果存入數據存儲模塊。

步驟三:結合潛在安全風險識別結果,構建電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測的目標函數,公式為

(3)

式中:ω為權重;x為監(jiān)測指標;γi、κi分別為安全風險監(jiān)測的類外、類間特征量。

依據該目標函數,將處理的電力物資供應鏈風險監(jiān)控系統(tǒng)信息、國家信息安全漏洞庫信息以及廠商所公布的產品缺陷信息,從數據存儲模塊提取出與電力物資供應鏈有關的安全缺陷信息,并評估其可能造成的影響。

步驟四:通過供應鏈安全風險預警模塊,為各個電網企業(yè)提供供應鏈安全風險預警;

步驟五:分析風險預警結果,并將其推入至電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測的資產所有者;

步驟六:設置安全風險預警時間限制,要求電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng)的資產所有者單位提交供應鏈風險處理方案,并追蹤與管理方案。

3 實 驗

3.1 實驗裝置

在SCPI標準協議下,結合Wi-fi無線通信協議實現實驗裝置的開發(fā),結合以太網開放系統(tǒng)互聯模型進行裝置的組態(tài)設計,實現實驗裝置的智能交互,并調用Sip_call接口創(chuàng)建實驗裝置的消息控制指令,實現裝置的分組交換設計,如圖6所示。

圖6 實驗裝置結構

由圖6可知,將實驗裝置與不同層次定義的協議集合起來,以函數的形式展現,構成一個風險監(jiān)測函數庫,為實驗驗證提供函數庫支持。

3.2 實驗指標看板

通過圖6所示結構獲取電力物資供應鏈銷售商版塊、制造商版塊和供應商版塊的縱向荷載值,利用該值表示電力物資供應鏈的穩(wěn)定性。

實驗指標看板,如圖7所示。

圖7 實驗指標看板

實驗指標的統(tǒng)計周期、取數規(guī)則是以某個電網公司公布的指標為準,具體如下:

實驗指標名稱:指標執(zhí)行率;

統(tǒng)計周期:季度;

取數規(guī)則:在統(tǒng)計周期內完成電力供應鏈物資采購;

指標執(zhí)行率:當指標執(zhí)行率在[80%,100%]時,指標執(zhí)行率可達到100%;當指標執(zhí)行率在[50%,80%]時,指標執(zhí)行率可達到60%;當指標執(zhí)行率在[30%,50%]時,指標執(zhí)行率可達到40%;當指標執(zhí)行率在[0%,30%]時,指標執(zhí)行率可達到0%。

3.3 實驗結果與分析

為了驗證基于大數據的電力供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性,將供應鏈的縱向載荷值和吞吐量作為指標,分別將文獻[1]、文獻[2]的監(jiān)測系統(tǒng),與所研究系統(tǒng)進行對比分析。

3.3.1 縱向荷載值

對比三種系統(tǒng)的供應鏈縱向載荷值,結果如圖8所示。

圖8 三種系統(tǒng)供應鏈縱向載荷值對比結果

由圖8可知,使用文獻[1]的監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測到的最高縱向載荷值為68 kN/m3,與預期最大值相差16 kN/m3;使用文獻[2]的監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測到的最高縱向載荷值為78 kN/m3,與預期最大值相差6 kN/m3;使用基于大數據的電力供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測到的最高縱向載荷值為83.5 kN/m3,與預期最大值相差0.5 kN/m3。

3.3.2 吞吐量

對比三種系統(tǒng)的吞吐量,結果如表1所示。

表1 三種系統(tǒng)吞吐量對比結果 bit

由表1可知,使用文獻[1]的監(jiān)測系統(tǒng),和文獻[2]的監(jiān)測系統(tǒng)的吞吐量,比基于大數據的風險監(jiān)測系統(tǒng)要低,說明使用的基于大數據的風險監(jiān)測系統(tǒng)吞吐量較高。

通過上述比較結果可知,使用基于大數據的電力供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng),供應鏈縱向載荷值與預期值最接近,主要原因是應用大數據方法在識別潛在安全風險的基礎上,結合供應鏈自身特點,獲取的供應鏈縱向載荷值與預期值基本一致。而供應鏈吞吐量性能好,表明電力物資供應鏈穩(wěn)定,也證實了系統(tǒng)風險監(jiān)測結果精準。

4 結 語

針對電力物資供應鏈中存在的安全風險問題,提出了基于大數據的電力物資供應鏈安全風險監(jiān)測系統(tǒng),應用了大數據技術,該監(jiān)測系統(tǒng)通過對其進行嵌入式調度,識別潛在的安全風險,并對其進行自適應風險監(jiān)測。實驗證明,該系統(tǒng)能夠使電力供應鏈保持較高的穩(wěn)定性,且系統(tǒng)設計過程較為簡單,因此,具備較強的推廣性。