阮志杰

摘 要：隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和調(diào)控一體化模式的建立，電網(wǎng)監(jiān)控、業(yè)務(wù)處理工作量驟增，在人員編制受限情況下，開發(fā)出具備自學(xué)習(xí)能力的電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)自主并行處理虛擬調(diào)度員，將改變現(xiàn)有的調(diào)控業(yè)務(wù)處理模式，將重復(fù)的、有規(guī)律的工作由虛擬調(diào)度員完成，調(diào)度員本身可以更關(guān)注電網(wǎng)的安全調(diào)度上，可以大大提升電網(wǎng)的安全運(yùn)行水平?？梢源蟠筇嵘娋W(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。

關(guān)鍵詞：并行處理；虛擬調(diào)度員；智能監(jiān)視；人機(jī)交互

中圖分類號：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2019）20-0050-02

Abstract： With the continuous expansion of the scale of the power grid and the establishment of the integrated mode of regulation and control， the workload of power grid monitoring and business processing has increased sharply. The development of a virtual dispatcher with self-learning ability for autonomous parallel processing of power grid regulation and control business will change the existing mode of regulation and control business processing， and the repetitive and regular work will be completed by the virtual dispatcher. The dispatcher himself can pay more attention to the security dispatching of the power grid， and can greatly improve the safe operation level of the power grid， thus greatly improving the safe and stable operation level of the power grid.

Keywords： parallel processing； virtual dispatcher； intelligent monitoring； human-computer interaction

1 項(xiàng)目研究背景

近年來，國內(nèi)外在智能調(diào)度領(lǐng)域開展了大量的研究和實(shí)踐工作。享有“調(diào)度自動化之父”之稱的Dyliacco博士提出“智能調(diào)度機(jī)器人”概念，其目的是為了使運(yùn)行規(guī)則能適應(yīng)在線運(yùn)行方式，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化調(diào)度，提高電網(wǎng)的輸送能力。美國電力科學(xué)研究院提出智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)應(yīng)具有自愈、交互、優(yōu)化、預(yù)測、協(xié)同、集成、安全等特征，具有代表性。美國PJM公司先后提出了先進(jìn)控制中心（advancedcontrolcenter，AC2）的構(gòu)想和理想調(diào)度（perfectdispatch，PD）的概念，側(cè)重于電力市場環(huán)境下的計(jì)劃滾動編制和實(shí)時(shí)有功控制。國內(nèi)在智能調(diào)度領(lǐng)域的研究相比國外發(fā)達(dá)國家而言起步較晚，但是發(fā)展迅速。文獻(xiàn)[1]提出了面向中國智能輸電網(wǎng)的智能控制中心的概念，從信息基礎(chǔ)、分析評估和控制決策等3個(gè)層次探討中國智能控制中心的技術(shù)革新。文獻(xiàn)[2]提出了智能廣域機(jī)器人的思想，以電力混沌控制論為理論基礎(chǔ)，目標(biāo)是使電網(wǎng)具備“多指標(biāo)自趨優(yōu)運(yùn)行能力”。其核心是事件驅(qū)動控制，即電網(wǎng)運(yùn)行出現(xiàn)不滿意狀態(tài)時(shí)進(jìn)行控制，使其恢復(fù)為滿意狀態(tài)。

2 研究的必要性

隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和調(diào)控一體化模式的建立，電網(wǎng)監(jiān)控、業(yè)務(wù)處理工作量驟增，在人員編制受限情況下，依靠人工監(jiān)控和業(yè)務(wù)處理易造成操作延誤、影響供電可靠性和安全性。以中山局為例，中山局現(xiàn)有變電站110座、饋線2000多條，日需處理停電計(jì)劃近60單，帶電作業(yè)近30單、操作票近120單，監(jiān)控告警信息近3萬條。每值調(diào)度員主、配、監(jiān)控共8人，日均近1/3的工作許可出現(xiàn)延遲，每單延遲時(shí)間半小時(shí)以上。為了進(jìn)一步提高調(diào)控專業(yè)的自動化、智能化水平，為此各級供電局紛紛開展智能調(diào)度的研究與開發(fā)。雖然近年來智能調(diào)度得到了很大的發(fā)展，相關(guān)的研究與應(yīng)用眾多，但從各個(gè)地市局調(diào)度中心的實(shí)際情況來看，現(xiàn)有調(diào)度業(yè)務(wù)處理仍以“經(jīng)驗(yàn)型+分析型”為主，其自動化和智能化程度仍然不高。體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

（1）現(xiàn)有業(yè)務(wù)表單的生成、流轉(zhuǎn)、安全分析、工作許可、電話通知、記錄填寫均需人工驅(qū)動，未實(shí)現(xiàn)根據(jù)業(yè)務(wù)流程自主驅(qū)動。隨著調(diào)控一體化、調(diào)配一體化管理模式的建立以及調(diào)度日常業(yè)務(wù)管理流程的不斷規(guī)范，涵蓋調(diào)度管理業(yè)務(wù)的方方面面均實(shí)現(xiàn)了電子化管理。調(diào)控人員日常管理業(yè)務(wù)工作量呈幾何級增長，工作量巨大，工作效率難以提升。

（2）現(xiàn)有調(diào)控日常管理業(yè)務(wù)表單的處理主要采用單線程處理，未實(shí)現(xiàn)多線程并行處理?，F(xiàn)有業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)僅支持調(diào)度人員在同一時(shí)間只能處理一個(gè)業(yè)務(wù)表單，無法實(shí)現(xiàn)多個(gè)業(yè)務(wù)表單的多線程并行處理，在工作任務(wù)繁重時(shí)常常會導(dǎo)致現(xiàn)場工作的延遲，造成停電時(shí)間的延長和供電可靠性的降低。

（3）作為調(diào)控專業(yè)的主要任務(wù)之一的海量告警信息需人工監(jiān)視、分析、處理、通知和記錄，未實(shí)現(xiàn)自動監(jiān)視。目前監(jiān)控人員每天要面對大量實(shí)時(shí)上送的告警信息，快速刷屏的告警信息使監(jiān)控人員眼花繚亂，無所適從，很容易遺漏重要告警信號。

（4）調(diào)度日常業(yè)務(wù)溝通交流主要依靠人工電話，未利用語音識別、語音合成與智能應(yīng)答技術(shù)。雖然目前網(wǎng)絡(luò)發(fā)令、移動APP的應(yīng)用減少了電話溝通的工作量，但調(diào)控人員在日常業(yè)務(wù)處理過程中仍需要花費(fèi)大量的時(shí)間與現(xiàn)場工作人員進(jìn)行電話溝通。

3 項(xiàng)目研究內(nèi)容

（1）電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)自主并行處理虛擬調(diào)度員功能架構(gòu)的研究，系統(tǒng)深入的對調(diào)控的主要業(yè)務(wù)，包括帶電作業(yè)、停電計(jì)劃、操作票和告警信息監(jiān)視的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析，研究人工智能技術(shù)在相關(guān)業(yè)務(wù)中應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)和方案，開展基于人工智能電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)自主并行處理虛擬調(diào)度員功能架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括調(diào)度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理虛擬調(diào)度員、智能分析與決策虛擬調(diào)度員、調(diào)度業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)處理虛擬調(diào)度員、語音識別人機(jī)交互虛擬調(diào)度員等。

（2）基于深度學(xué)習(xí)文本挖掘的調(diào)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)的研究；研究基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)文本挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練，通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的中文分詞、特征抽取、訓(xùn)練模型建立，自動將符號化的文字轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可識別的特征向量數(shù)據(jù)。

（3）基于人工智能技術(shù)的智能監(jiān)視、分析和決策虛擬調(diào)度員的研究；研究海量電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)處理記錄信息特征提取技術(shù)；研究基于聚類的電網(wǎng)業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)分析技術(shù)；研究基于深度學(xué)習(xí)算法的電網(wǎng)監(jiān)控業(yè)務(wù)事件化知識模型構(gòu)建技術(shù)；研究基于調(diào)度員歷史業(yè)務(wù)處理經(jīng)驗(yàn)的電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)處理策略深度學(xué)習(xí)模型；研究面向電網(wǎng)告警信息監(jiān)控業(yè)務(wù)智能處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技術(shù)；研究基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)監(jiān)控業(yè)務(wù)事件智能處理算法。

（4）基于自主流程驅(qū)動引擎的調(diào)控業(yè)務(wù)并行處理虛擬調(diào)度員的研究。可擴(kuò)展、圖形化的調(diào)度業(yè)務(wù)自主流程驅(qū)動引擎的自定義技術(shù)的研究；面向調(diào)度日常業(yè)務(wù)的工作流程自主驅(qū)動與流轉(zhuǎn)技術(shù)的研究；基于自主流程驅(qū)動引擎的調(diào)控業(yè)務(wù)表單并行處理技術(shù)的研究。

4 項(xiàng)目設(shè)計(jì)方案

（1）電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)自主并行處理虛擬調(diào)度員功能架構(gòu)的研究。在深入分析停電計(jì)劃、帶電作業(yè)、告警信息監(jiān)視、集控操作票等主要調(diào)控日常業(yè)務(wù)處理流程的基礎(chǔ)上，構(gòu)建電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)自主并行處理虛擬調(diào)度員，包括調(diào)度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理虛擬調(diào)度員、智能分析與決策虛擬調(diào)度員、調(diào)度業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)處理虛擬調(diào)度員、語音識別人機(jī)交互虛擬調(diào)度員。

（2）基于深度學(xué)習(xí)文本挖掘的調(diào)控業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)的研究。主要是利用基于深度學(xué)習(xí)的文本挖掘技術(shù)對檢修申請單、帶電作業(yè)等調(diào)度日常業(yè)務(wù)表單內(nèi)容進(jìn)行自動分析學(xué)習(xí)，通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的中文分詞、特征抽取、訓(xùn)練模型建立等。自動分析工作設(shè)備、工作內(nèi)容、停電范圍、安全措施、處理策略等。

（3）基于人工智能技術(shù)的智能監(jiān)視、分析和決策虛擬調(diào)度員的研究。本課題的研究內(nèi)容主要包括基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的監(jiān)控告警虛擬調(diào)度員的研究、海量歷史調(diào)控操作記錄建模、基于調(diào)控操作經(jīng)驗(yàn)的電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)控策略深度學(xué)習(xí)、電網(wǎng)智能調(diào)控與決策虛擬調(diào)度員研究。其中基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的監(jiān)控告警虛擬調(diào)度員的研究實(shí)時(shí)接收主配網(wǎng)告警信息，模擬人工監(jiān)屏思維，根據(jù)告警類型、告警設(shè)備、告警次數(shù)、是否已復(fù)歸、告警關(guān)聯(lián)關(guān)系等自動分析異常告警信息，對不重要的告警信息自動確認(rèn)，對重要的告警信息實(shí)現(xiàn)自動分析、自動通知、自動記錄。海量歷史調(diào)控操作記錄建模從EMS＼DMS＼OMS＼PMIS＼用電調(diào)度等多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中選取相關(guān)的歷史調(diào)控操作記錄，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理分析進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，并整合成適用于深度學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)。基于調(diào)控操作經(jīng)驗(yàn)的電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)控策略深度學(xué)習(xí)挖掘歷史操作記錄中隱藏的調(diào)控操作經(jīng)驗(yàn)，建立基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，具備自學(xué)習(xí)能力。電網(wǎng)智能調(diào)控與決策虛擬調(diào)度員基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果，結(jié)合實(shí)時(shí)調(diào)控操作任務(wù)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)控自主學(xué)習(xí)和智能調(diào)控。

（4）基于自主流程驅(qū)動引擎的調(diào)控業(yè)務(wù)并行處理虛擬調(diào)度員的研究。首先開展可擴(kuò)展、圖形化的調(diào)度業(yè)務(wù)自主流程驅(qū)動引擎的自定義技術(shù)的研究，然后基于調(diào)度業(yè)務(wù)作業(yè)指導(dǎo)書定義主要業(yè)務(wù)的處理流程。虛擬調(diào)度員根據(jù)獲取調(diào)度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)智能分析、業(yè)務(wù)表單自主流轉(zhuǎn)、調(diào)度員與現(xiàn)場作業(yè)人員智能語音交互實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)表單的自主流轉(zhuǎn)和操作指令的自動下發(fā)，同時(shí)基于人機(jī)智能應(yīng)答技術(shù)獲取現(xiàn)場工作人員的工作反饋，通過語音識別、業(yè)務(wù)表單自主記錄、業(yè)務(wù)表單自主流轉(zhuǎn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)回填到生產(chǎn)管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)整個(gè)調(diào)度業(yè)務(wù)表單處理的全流程閉環(huán)自主運(yùn)行。

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