楊冠軍，郭文杰，劉 琪，常志鵬

(1.國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力調(diào)度控制中心，浙江 杭州 310007;2.北京科東電力控制系統(tǒng)有限責任公司，北京 100192)

0 引言

電網(wǎng)調(diào)控一體化技術(shù)在國家電網(wǎng)公司已取得顯著進步，智能電網(wǎng)調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)為電網(wǎng)調(diào)控一體化實施提供了堅強的技術(shù)支撐，并為電網(wǎng)調(diào)度業(yè)務(wù)提供了豐富、完備的輔助分析決策軟件。但為監(jiān)控業(yè)務(wù)提供的輔助分析決策軟件仍停留在傳統(tǒng)的告警窗、光字牌列表等技術(shù)手段上，無法滿足省地級電網(wǎng)“智能調(diào)度”與“精益調(diào)度”的要求。當前，電網(wǎng)監(jiān)控工作面臨挑戰(zhàn)，監(jiān)控員日常業(yè)務(wù)的智能化輔助分析決策手段亟待加強。

目前，面向調(diào)度運行人員的電網(wǎng)輔助分析決策軟件應(yīng)用較為豐富，如靜態(tài)安全分析、動態(tài)預(yù)警等分析軟件；而面向監(jiān)控運行人員的輔助分析決策軟件應(yīng)用卻相對匱乏，現(xiàn)有的光字牌圖、故障告警等，均是變電站設(shè)備運行狀態(tài)的被動式展示手段，監(jiān)控員通常需要根據(jù)個人經(jīng)驗從大量的監(jiān)視信息中分析判斷。一旦遇到電網(wǎng)故障，監(jiān)控信號井噴式上傳，這種單純依靠人工的信號篩選與分析判斷方式存在著嚴重的信號遺漏及誤判風險，可能延誤故障的最佳處理時機甚至誤處理，從而威脅設(shè)備的運行安全。因此，針對監(jiān)控員日常業(yè)務(wù)的智能化輔助決策分析手段亟待加強。為監(jiān)控員的運行監(jiān)視提供有效的信號分析與輔助決策，才能全面提升監(jiān)控運行的工作質(zhì)量。云計算是一種新興的計算模型，具備可靠性高、數(shù)據(jù)處理量巨大、靈活可擴展以及設(shè)備利用率高等優(yōu)勢，這給上述問題的解決帶來了機遇。

以下提出采用云計算技術(shù)構(gòu)建輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)斓睦砟?，在云計算研究的基礎(chǔ)上，詳細設(shè)計了專家?guī)斓捏w系結(jié)構(gòu)。該專家?guī)炷軌驅(qū)Ａ康妮斪冸娫O(shè)備監(jiān)控信息進行挖掘分析，并能為監(jiān)控員處理電網(wǎng)事故異常提供有效的輔助決策建議。對專家?guī)煜到y(tǒng)進行服務(wù)設(shè)計和服務(wù)封裝，并在云計算平臺上進行服務(wù)發(fā)布，使得該專家?guī)煜到y(tǒng)具備良好的適應(yīng)性與多重擴展性。同時，該專家?guī)炷軌虺浞掷糜嬎阗Y源，實現(xiàn)輸變電設(shè)備監(jiān)控信息的可靠存儲和管理，具有成本低、可靠性高、易擴展等優(yōu)勢。

1 專家?guī)鞌M實現(xiàn)的目標與架構(gòu)

1.1 實現(xiàn)目標

基于云計算的輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)?，采用面向服?wù)架構(gòu)，基于調(diào)度監(jiān)控業(yè)務(wù)設(shè)計并封裝可重用功能模塊，具有開放、智能、互聯(lián)的特點，可滿足調(diào)度監(jiān)控業(yè)務(wù)的智能化輔助決策分析的需要。

1.1.1 構(gòu)建開放式可擴展型專家?guī)?/p>

系統(tǒng)基于云計算面向調(diào)度監(jiān)控業(yè)務(wù)設(shè)計并開發(fā)，對專家?guī)旃δ苓M行服務(wù)封裝，從而成為以服務(wù)為基本單元的強適應(yīng)性可擴展專家系統(tǒng)。

1.1.2 實現(xiàn)對調(diào)度監(jiān)控業(yè)務(wù)的輔助決策

專家?guī)焓紫冉⒘酥R庫，包含變電站設(shè)備的基礎(chǔ)信息和信號的處置信息；建立了智能搜索引擎，當告警信號產(chǎn)生以后，通過全面的信息模型檢索到相應(yīng)的處置知識；建立了知識獲取體系，監(jiān)控員根據(jù)一定的角色權(quán)限，在告警信號產(chǎn)生后，自動獲取信號的處置信息，包括單條信號處置信息和多條信號綜合處置信息。

1.1.3 配置智能化分析與數(shù)據(jù)挖掘策略

系統(tǒng)配置了多種統(tǒng)計分析方法和數(shù)據(jù)挖掘算法，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘高級算法的自適應(yīng)，提升了系統(tǒng)的分析與處理能力，使系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用深度與廣度。

1.2 架構(gòu)

基于云計算的輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)旒軜?gòu)如圖1所示，其包括3個層次：基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)服務(wù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層與服務(wù)訪問層。

1.2.1 基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)服務(wù)層

該層是經(jīng)虛擬化后的硬件資源和相關(guān)管理功能的集合。通過虛擬化技術(shù)對計算機、存儲設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件資源進行抽象，實現(xiàn)內(nèi)部流程自動化與資源管理優(yōu)化，包括云服務(wù)器、負載均衡、彈性計算、專有網(wǎng)絡(luò)、對象存儲、數(shù)據(jù)庫、緩存服務(wù)、歸檔存儲等，從而向外部提供動態(tài)、靈活的基礎(chǔ)設(shè)施層服務(wù)，包括搜索服務(wù)、隊列服務(wù)、消息分發(fā)、日志處理、存儲計算、在線分析、ETL/BI、云監(jiān)控等。

1.2.2 業(yè)務(wù)應(yīng)用層

該層是云上應(yīng)用軟件的集合，對于輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)於裕@些軟件包括數(shù)據(jù)采集和交換平臺，并以此平臺為基礎(chǔ)，提供了知識建模、知識發(fā)布、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、智能搜索等智能分析軟件。同時，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘功能，還提供了算法池。在算法池中，包含了為監(jiān)控輔助決策分析的挖掘算法。

1.2.3 服務(wù)訪問層

該層作為一種全新的商業(yè)模式，云計算以IT即服務(wù)的方式提供給用戶使用，包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）、平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS），能夠在不同應(yīng)用級別上滿足電力企業(yè)用戶的需求。IaaS為用戶提供基礎(chǔ)設(shè)施，滿足企業(yè)對硬件資源的需求。PaaS為用戶提供應(yīng)用的基本運行環(huán)境，支持企業(yè)在平臺中開發(fā)應(yīng)用，使平臺的適應(yīng)性更強。SaaS提供支持企業(yè)運行的一般軟件，使企業(yè)能夠獲得較快的軟件交付，以較少的IT投入獲得專業(yè)的軟件服務(wù)。

圖1 輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)旒軜?gòu)

2 專家?guī)旌诵募夹g(shù)方案

2.1 監(jiān)控知識表示技術(shù)

建立輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)熘R庫的一個關(guān)鍵性問題是知識表示，知識表示合理與否直接影響到知識是否便于在計算機中存儲、維護、檢索及推理。知識表示方法的種類很多，主要有一階謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、Petri網(wǎng)表示法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示法等。根據(jù)輸變電設(shè)備知識領(lǐng)域的特點，本系統(tǒng)采用了一階謂詞邏輯表示法，基于本體的知識表示規(guī)范，可以將領(lǐng)域內(nèi)知識有效地表達和固化。

基于本體的輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)熘R庫包括3層知識體系，即概念—事實—規(guī)則。其中，概念知識庫用來存放領(lǐng)域概念的基本信息，事實知識庫用來存放各概念之間關(guān)系的信息，而規(guī)則庫則用來存放實現(xiàn)任務(wù)的推理規(guī)則。該知識庫圍繞構(gòu)成問題的基本事物進行設(shè)計，不斷將需要表示的知識進行分解，劃分成樹形層次結(jié)構(gòu)。將事物的屬性、所含行為以及與其他事物的關(guān)系依次表達，形成對象。面向?qū)ο蟮膬?yōu)越性在于這種方法所產(chǎn)生的知識庫復(fù)雜度較低，易于維護，易于擴充，也易于實現(xiàn)擴展系統(tǒng)的各種應(yīng)用。

知識點以本體的對象化形式組織，并以繼承關(guān)系形成層次結(jié)構(gòu)，例如圖2所示的變壓器知識點層次結(jié)構(gòu)。

圖2 變壓器知識點層次結(jié)構(gòu)

知識點按照相互關(guān)系依次展開，形成層次化的結(jié)構(gòu)。通過對知識庫內(nèi)容的不斷填充、逐步豐富，形成有效的知識表示體系。

在知識庫的構(gòu)建過程中，采用分層的方式處理和存儲，實現(xiàn)更加精確和靈活的應(yīng)用。在知識庫的最底層，定義了一個電力知識的原理庫，包括各類電力相關(guān)物理參數(shù)、計算方法、公式、原理等；在其基礎(chǔ)上使用本體及面向?qū)ο蟮臉?gòu)建方式，形成電力系統(tǒng)設(shè)備庫，包含完善的設(shè)備屬性、功能、工作原理等。通過底層電力知識原理庫的支持，逐步建立和擴充電力運行、檢修、安全等工作知識庫，實現(xiàn)崗位的工作方法、工作經(jīng)驗、工作規(guī)程等過程化的知識的不斷積累和相互關(guān)聯(lián)，使人能夠?qū)ο嚓P(guān)工作的所有關(guān)聯(lián)知識一目了然，從而更深入更準確地理解知識。

2.2 海量數(shù)據(jù)的分布式存儲與管理

在專家?guī)熘?，信息系統(tǒng)種類繁多，數(shù)據(jù)挖掘分析調(diào)用請求巨大，既有數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控(SCADA)系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)、臺賬數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有諸如值班日志、運行規(guī)程、視頻圖像等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)量非常巨大。電力系統(tǒng)現(xiàn)有的采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等常規(guī)數(shù)據(jù)存儲與管理的方法，無法滿足自動化監(jiān)控專家?guī)鞂?shù)據(jù)存儲與管理的需求。

云計算采用分布式存儲的方式來存儲海量數(shù)據(jù)，并采用冗余存儲與高可靠性軟件的方式來保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲方式——分布式文件系統(tǒng)(hadoop distributed file system，HDFS)，是分布式計算中數(shù)據(jù)存儲管理的基礎(chǔ)，是基于流數(shù)據(jù)模式訪問和處理超大文件的需求而開發(fā)的，可以運行于廉價的商用服務(wù)器上。它所具有的高容錯、高可靠性、高可擴展性、高獲得性、高吞吐率等特征為海量數(shù)據(jù)提供了不怕故障的存儲，為超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用處理帶來了很多便利。

HBase(hadoop database)建立在HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存儲、可伸縮、實時讀寫的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它介于NoSQL和RDBMS之間，僅能通過主鍵(row key)和主鍵的range來檢索數(shù)據(jù)，僅支持單事務(wù)(可通過hive支持來實現(xiàn)多表join等復(fù)雜操作)，主要用來存儲非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的松散數(shù)據(jù)。

開放存儲服務(wù) (open storage service，OSS)是阿里云對外提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存儲服務(wù)。用戶可以通過簡單REST接口，在任何時間、地點，任何互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上進行上傳和下載數(shù)據(jù)，也可以使用WEB頁面對數(shù)據(jù)進行管理。同時，OSS提供Java，Python，PHP，C#語言的SDK，簡化用戶的編程?；贠SS，用戶可以搭建出各種多媒體分享網(wǎng)站、網(wǎng)盤、個人和企業(yè)數(shù)據(jù)備份等基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的服務(wù)。

該專家?guī)鞂χ蛋嗳罩?、SCADA歷史數(shù)據(jù)、告警事項等采用HBase進行存儲，對視頻圖片、操作規(guī)程等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用OSS進行存儲。

2.3 智能化分析與數(shù)據(jù)挖掘

智能化的分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)C器挖掘、人工反饋、自動分析有效結(jié)合，將一般離線運行的數(shù)據(jù)挖掘和分析過程在線化，并可以不斷地豐富知識庫內(nèi)容。配置自定義的智能化分析與數(shù)據(jù)挖掘策略，實現(xiàn)了智能化的功能，增強了系統(tǒng)的自主性，同時也具備良好的擴展性。

智能化的分析與數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)實際發(fā)生的告警信號作為計算觸發(fā)條件，通過智能搜索和專家?guī)旆?wù)提供預(yù)想處置方案，供監(jiān)控員進行輔助決策，監(jiān)控員通過人工反饋后，形成實際處置方案。同時，該告警信號存入歷史庫中。歷史庫中出現(xiàn)新數(shù)據(jù)后，按照預(yù)定的策略，調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法進行在線挖掘，當挖掘到有價值的成果后，反饋到專家?guī)熘羞M行擴展(見圖3)。

圖3 智能化分析與數(shù)據(jù)挖掘示意

通過智能化的分析與數(shù)據(jù)挖掘，專家?guī)煸诘玫皆絹碓蕉嗟臄?shù)據(jù)積累后，可以不斷完善知識庫，其中包括對知識庫的修正和擴充。專家?guī)炜梢葬槍螚l告警分析給出處置方案，也可以針對多條告警進行綜合分析。例如，當有事故信號發(fā)生時，會有大量的信號發(fā)生，通過專家?guī)斓木垲惙治?，將信號按照事故進行分組，并給出該事故下的監(jiān)控員處置方案，可極大地減輕監(jiān)控員判斷分析的工作量，提高處置的準確性。

智能化的分析與數(shù)據(jù)挖掘基于云計算技術(shù)、面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(service oriented architecture，SOA)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)模型進行編寫，算法邏輯根據(jù)信號觸發(fā)，自動按照既定的策略執(zhí)行，具備較強的適應(yīng)性、靈活性與擴展性。除此之外，該系統(tǒng)也能基于SOA不斷擴展知識庫與挖掘算法庫，滿足多種需求。

3 專家?guī)煜到y(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

3.1 專家?guī)煜到y(tǒng)設(shè)計

針對輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)斓奶攸c，結(jié)合云計算技術(shù)，設(shè)計專家?guī)斓脑朴嬎闫脚_。該平臺采用服務(wù)器集群，借助虛擬機實現(xiàn)資源的虛擬化。本平臺采用了阿里云技術(shù)提供的ECS服務(wù)。該專家?guī)觳捎梅植际降娜哂啻鎯ο到y(tǒng)以及基于列存儲的數(shù)據(jù)管理模式來存儲和管理數(shù)據(jù)，即采用了阿里云的OSS服務(wù)和開源的HDFS以及HBase，保證輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息的可靠性和高效管理。另外，設(shè)計基于MapReduce的并行處理系統(tǒng)，可以為專家?guī)斓臄?shù)據(jù)挖掘提供高性能的并行計算能力以及通用的并行算法開發(fā)環(huán)境。輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)煜到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 輸變電設(shè)備集中監(jiān)控信息專家?guī)煜到y(tǒng)結(jié)構(gòu)

專家?guī)焱瑫r實現(xiàn)了知識搜索、知識推送、數(shù)據(jù)挖掘和輔助決策等應(yīng)用功能。知識搜索基于智能搜索引擎，實現(xiàn)了監(jiān)控信號與處置方案的智能匹配，監(jiān)控員可以通過關(guān)鍵字或者模糊語句，準確找到相關(guān)知識點。知識推送可以根據(jù)監(jiān)控員的角色，提供相應(yīng)的知識主動推送服務(wù)，及時提醒監(jiān)控員進行相關(guān)處置。數(shù)據(jù)挖掘提供了自動挖掘和人工調(diào)用2種方式，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用還對挖掘過程中所用的挖掘算法提供了“一對一”的服務(wù)調(diào)用方法，每個算法可以看成一個即插即用的模塊，有利于挖掘算法的擴展和靈活調(diào)用。輔助決策模塊是監(jiān)控員日常業(yè)務(wù)的智能化輔助分析手段，為監(jiān)控員的運行監(jiān)視提供有效的信號分析與輔助決策信息，從而全面提升監(jiān)控運行工作的質(zhì)量。

3.2 專家?guī)煜到y(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用

專家?guī)烊藱C交互界面采用Java語言開發(fā)。挖掘算法用C++語言實現(xiàn)，并通過gSOAP工具發(fā)布成Web Services。在權(quán)限許可下，任何應(yīng)用都可以通過WSDL調(diào)用這些服務(wù)。

通過專家?guī)煜到y(tǒng)，對國網(wǎng)浙江省電力有限公司杭州供電公司2014-02-22的告警數(shù)據(jù)進行了聚類分析。通過聚類分析，將侯文2488線事故引發(fā)的相關(guān)信息進行了有效分類，實現(xiàn)多條告警信號對應(yīng)一種故障事項;并對其中的事故信號、異常信號、變位信號和越限信號進行了區(qū)分，在此基礎(chǔ)上給出了調(diào)控處理要點。此方法有效地提升了監(jiān)控員對異常故障的分析、決策及處理效率，促進了監(jiān)控員處理異常故障的規(guī)范化和標準化。

4 結(jié)束語

在云計算研究的基礎(chǔ)上，介紹了輸變電設(shè)備集中監(jiān)控輔助決策專家?guī)斓捏w系結(jié)構(gòu)，對其進行了詳細設(shè)計，研究和選定了專家?guī)旖ㄔO(shè)的核心技術(shù)，并對專家?guī)斓木幊虒崿F(xiàn)技術(shù)進行了詳細介紹。通過實際工程案例展示了專家?guī)斓膽?yīng)用效果，證明了該專家?guī)炷軌驅(qū)Ａ康谋O(jiān)控信息進行數(shù)據(jù)挖掘分析，并能及時為監(jiān)控員處理異常事故提供有效的輔助決策建議，具有很高的應(yīng)用價值。