陳興東，白云海

（國網(wǎng)河北省電力有限公司超高壓分公司，河北 石家莊 050000）

0 引 言

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模持續(xù)擴大，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也日趨復(fù)雜。傳統(tǒng)的故障診斷方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代電力通信網(wǎng)絡(luò)的需求。在此背景下，文章旨在探討如何運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決變電站通信網(wǎng)絡(luò)的故障診斷問題。深入分析電力通信網(wǎng)絡(luò)的特點和現(xiàn)存問題，詳細介紹一套基于大數(shù)據(jù)分析的診斷流程，包括數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型建立以及模型部署等。此外，文章提出一種結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則和機器學習的大數(shù)據(jù)算法，用于通信網(wǎng)絡(luò)的故障診斷測試。測試結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)分析方法通過構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷模型，實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)故障的快速準確定位，從而有效提升變電運維水平，促進智能電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。

1 變電站通信網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀

1.1 通信網(wǎng)絡(luò)的特點

電力通信網(wǎng)絡(luò)是支撐高壓變電站運維的關(guān)鍵基礎(chǔ)。500 kV 變電站作為電力系統(tǒng)的重要節(jié)點，其通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性尤為重要[1-2]。在通信網(wǎng)絡(luò)組成中，有線網(wǎng)絡(luò)部分以光纜和銅纜等傳輸介質(zhì)為主，配合高性能的路由器和交換機，確保大量數(shù)據(jù)和控制信息能夠快速準確地傳遞。隨著業(yè)務(wù)量的增長和新技術(shù)的應(yīng)用，變電站的通信網(wǎng)絡(luò)不斷擴大，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性也隨之增加，這對網(wǎng)絡(luò)管理和維護提出了更高的要求。

1.2 目前存在的問題

目前，電力通信網(wǎng)絡(luò)的運維面臨著多方面的問題。首先，由于網(wǎng)絡(luò)中集成大量異構(gòu)設(shè)備，包括不同廠商、不同技術(shù)標準的設(shè)備，導(dǎo)致設(shè)備管理的復(fù)雜性大幅增加，設(shè)備間的兼容性和統(tǒng)一診斷成為難題。其次，分布式的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)導(dǎo)致信息采集和管理變得更加困難，尤其是在廣泛分布的500 kV 變電站中，設(shè)備的遠距離分布使得實時監(jiān)控和快速響應(yīng)變得更加復(fù)雜。面對海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，日志和性能統(tǒng)計等故障診斷方法效率極低，且容易誤判。最后，傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗的故障診斷方法無法迅速響應(yīng)故障處理需求，這在緊急情況下會導(dǎo)致嚴重后果[3]。因此，迫切需要新的技術(shù)手段增強電力通信網(wǎng)絡(luò)的運維能力，尤其是在高壓變電站。

2 基于大數(shù)據(jù)分析的故障診斷流程

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以高效管理和分析來自電力通信網(wǎng)絡(luò)的海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)故障的快速準確判斷。文章設(shè)計的診斷流程如圖1 所示，主要包括數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型訓練以及模型部署等步驟，進而形成自動化、智能化的故障診斷系統(tǒng)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)分析的通用故障診斷流程

2.1 數(shù)據(jù)采集

在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)中部署數(shù)據(jù)采集軟件程序，負責搜集網(wǎng)絡(luò)中的流數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù)。此外，利用先進的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭配傳感器網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)[3-4]。利用邊緣計算技術(shù)，在數(shù)據(jù)源進行初步的預(yù)處理，減輕中心數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的負擔，并降低數(shù)據(jù)傳輸延遲。同時，采用高級數(shù)據(jù)同步和對齊技術(shù)，如時間序列數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)湖，來統(tǒng)一管理來自不同來源與不同格式的數(shù)據(jù)，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供了完整的原始數(shù)據(jù)。通過這些技術(shù)確保數(shù)據(jù)采集的全面性和實時性，為故障的快速準確診斷奠定堅實的基礎(chǔ)。

2.2 特征工程

為確保數(shù)據(jù)分析的準確性，需要提取這些數(shù)據(jù)特征。首先，使用信號處理技術(shù)進行數(shù)據(jù)特征分離，如使用小波變換來分離出有用信息。其次，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析通過復(fù)雜的算法如圖數(shù)據(jù)庫引擎，來揭示數(shù)據(jù)間深層次的聯(lián)系，數(shù)據(jù)聚合利用分布式計算框架，來高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集[5]。最后，可以通過多源特征融合技術(shù)整合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，提供更全面的特征表示。特征工程能夠減少數(shù)據(jù)中的噪聲和異常，加強數(shù)據(jù)的相關(guān)性和表達能力，為后續(xù)的機器學習模型提供規(guī)整化和質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)集。

2.3 模型訓練

面向提取的數(shù)據(jù)特征集合，文章采用先進的機器學習算法來訓練故障診斷的分類，如支持向量機、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[6]。為進一步提升模型的效果，可以采用自動化的特征學習技術(shù)，如自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)，在不需要手動設(shè)計特征的情況下，自動提取有用的特征。此外，在訓練過程中，使用超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)，如貝葉斯優(yōu)化，來自動選擇最優(yōu)的模型參數(shù)，提高模型的性能和泛化能力。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，診斷模型能夠準確區(qū)分正常運行狀態(tài)與潛在的故障狀態(tài)，從而提升故障診斷的準確性和效率。

2.4 模型部署

模型訓練完成后，使用容器化技術(shù)如Docker 和Kubernetes 進行快速部署[7]。為處理實時數(shù)據(jù)流，文章采用流處理平臺如Apache Kafka Streams 或Apache Storm，確保模型能夠及時接收并分析數(shù)據(jù)。模型在部署后將不斷地對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行實時預(yù)測分析，并利用復(fù)雜事件處理技術(shù)和自定義的業(yè)務(wù)規(guī)則引擎來增強系統(tǒng)的實時決策能力。當模型預(yù)測出潛在故障時，系統(tǒng)會立即通過集成的報警和通知機制，如自動短信、電子郵件或者集成到監(jiān)控儀表盤上的警報，來通知技術(shù)支持團隊。因此，故障診斷模型能夠加快故障響應(yīng)和解決速度，最大限度地減少潛在的業(yè)務(wù)中斷。

3 方法實例及測試

3.1 方法實例

為展示大數(shù)據(jù)分析在通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用效果，文章提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和機器學習技術(shù)的診斷算法。首先，從通信網(wǎng)絡(luò)中收集運行指標數(shù)據(jù)，形成一個數(shù)據(jù)集D={d1,d2,…,dn}，其中di代表第i個樣本，n為樣數(shù)。每個樣本包括一組特征X和一個標簽y。數(shù)據(jù)采集完成后進行初步的預(yù)處理，先處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，接著通過插值的方式填補。隨后，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將特征值映射到[0,1]區(qū)間，歸一化公式為

式中：min(·)表示最小值函數(shù)；max(·)表示最大值函數(shù)；x表示當前特征；X表示特征集；x'表示歸一化后的當前特征。接下來，通過計算支持度進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。如果一個規(guī)則A→B滿足該置信度閾值，則認為它有效。關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度計算可以表示為

式中：P(·)表示規(guī)則的置信度，即在A 發(fā)生的情況下B 發(fā)生的條件概率；A→B表示一個關(guān)聯(lián)規(guī)則，表示當事件A（包含A中的每個項）發(fā)生時，事件B（包含B中的每個項）也隨之發(fā)生的模式；supp(A∪B)表示事件A和事件B同時發(fā)生的次數(shù)與總事務(wù)數(shù)的比例；supp(B)表示事件B發(fā)生的次數(shù)與總事務(wù)數(shù)的比例。在特征選擇階段，從生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則中選擇置信度較高的規(guī)則前件，形成特征子集，用于模型訓練。模型訓練采用支持向量機等機器學習算法，在特征子集F上訓練故障預(yù)測模型。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的目標函數(shù)為

式中：L表示損失函數(shù)；w表示模型參數(shù)；C表示正則化參數(shù)；n表示樣本總數(shù)；Fi表示第i個樣本對應(yīng)的特征量；yi表示第i個樣本對應(yīng)的標簽；b表示模型參數(shù)。最后，在故障預(yù)測階段，提取測試數(shù)據(jù)特征子集，并將其輸入訓練好的模型進行預(yù)測，以判斷通信網(wǎng)絡(luò)是否存在故障。

3.2 測試結(jié)果

實驗收集包含故障數(shù)據(jù)的通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量和鏈路狀態(tài)數(shù)據(jù)集，并且按照80%訓練集和20%測試集的比例進行數(shù)據(jù)劃分。隨后，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并設(shè)定合適的支持度和置信度閾值，生成頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這些規(guī)則中，選擇與故障相關(guān)性較高的規(guī)則作為特征，用于后續(xù)的故障預(yù)測。接著，使用支持向量機模型對這些特征進行訓練，并進行故障預(yù)測?；€方法不使用關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用基線方法和文章設(shè)計方法進行故障診斷測試，并對比測試結(jié)果。具體測試結(jié)果如表1 所示。表1 結(jié)果表明，關(guān)聯(lián)規(guī)則和機器學習技術(shù)在提高通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷精度和效率方面的有效性，提升變電站通信網(wǎng)絡(luò)的運維水平。

表1 故障診斷測試結(jié)果

3.3 性能分析

在描述了大數(shù)據(jù)算法的通用流程并對特定算法進行測試后，總結(jié)了大數(shù)據(jù)分析在通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷領(lǐng)域的性能優(yōu)勢，具體如下。一是自動化程度高。基于大數(shù)據(jù)分析的診斷算法能夠自動識別常見的故障模式和異常情況。例如，通過預(yù)設(shè)的故障模式和指標閾值，系統(tǒng)可自動觸發(fā)相應(yīng)的診斷程序，以快速定位問題。這種自動化處理減少了人工干預(yù)的需求，提高了故障診斷的效率和響應(yīng)速度。二是故障識別能力強。機器學習模型可以從歷史故障數(shù)據(jù)中學習到復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系，這些關(guān)系可能超出人工經(jīng)驗和直觀理解的范圍。通過訓練，模型能預(yù)測和識別未知的、未見過的故障模式，從而實現(xiàn)智能預(yù)測和診斷。例如，當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)流的行為時，通過機器學習模型來分析異常數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)中的特征相似性，實現(xiàn)對潛在故障的預(yù)警。三是自適應(yīng)能力強。隨著通信網(wǎng)絡(luò)的升級和變化，新設(shè)備和技術(shù)的加入會帶來新的數(shù)據(jù)特征和故障模式。大數(shù)據(jù)分析方法能夠自主適應(yīng)這些變化。

4 結(jié) 論

文章探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用，提出了一個通用診斷流程。該流程整合了數(shù)據(jù)采集、特征工程、模型訓練和模型部署等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過自動化和智能化技術(shù)顯著提高故障判斷的速度和準確性。未來的工作考慮將該模型應(yīng)用于實際工程場景，驗證并優(yōu)化其泛化能力，以促進智能電網(wǎng)的發(fā)展。