余 錚 馮 浩 查志勇

（國網(wǎng)湖北省電力有限公司信息通信公司 武漢 430077）

1 引言

國網(wǎng)公司內(nèi)部各領(lǐng)域及專業(yè)在信息系統(tǒng)的支撐下高效運轉(zhuǎn)，信息系統(tǒng)運行支撐壓力越來越大，面對50 余套信息系統(tǒng)以及400 余臺服務(wù)器的運行維護工作量，運維人員少，工作任務(wù)艱巨。現(xiàn)階段的信息運維綜合監(jiān)管平臺集“調(diào)度、運行、檢修、客服、三線”于一體，已具備高效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集功能和資源監(jiān)測告警功能。

網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)更新變化快的情況下，快速發(fā)現(xiàn)、定位和處理故障的難題，初步實現(xiàn)信息系統(tǒng)運行態(tài)勢感知及智慧處理。系統(tǒng)提供了強大的REST API以及方便的Email 集成方式，可將任何支撐系統(tǒng)快速接入到一站式的消息平臺。當告警信息蜂擁而至?xí)r，對運行人員的處理能力提出了更高的要求，同時大量重復(fù)的告警給準確及時的推送帶來了很大的困難，為了應(yīng)對這些問題，根據(jù)不同的運維人員的業(yè)務(wù)水平，該文的主要目的是利用案例推理方法做到精準的消息推送。

2 相關(guān)工作

告警信息的可視化方便了工作人員工作的同時，也受到了大量信息，特別是重復(fù)性的告警信息的困擾，陳翔［1］等提出利用規(guī)則庫的方法進行告警壓縮，和分階式實時綜合故障診斷方法，對告警實現(xiàn)自協(xié)化處理。馬游［2］提出設(shè)置重要信息超時告警來避免值班員錯過重要信號，同時提出對告警信號進行合并和分級分類篩選以減少監(jiān)控信號的數(shù)量的方法。李昊旸等［3］根據(jù)告警特征分為元件級告警和系統(tǒng)級告警，類型有單一、串聯(lián)、并發(fā)、組合、靈敏度和梯度告警。趙家慶等［4］提出了多主題電網(wǎng)設(shè)備綜合智能告警技術(shù)框架，以基于設(shè)備單元的告警信息為切入點，采用時間序列數(shù)據(jù)庫高效集成支撐平臺，實現(xiàn)以告警分析為中心的多維度、多主題綜合分析和預(yù)警功能。王健等［5］提出利用概率統(tǒng)計方法，計算出設(shè)備不同告警源下的正確告警和錯誤告警的次數(shù)獲得先驗概率；再通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對不同告警源及其組合的可信度進行后驗概率的計算，從而得出在不同告警源告警及組合下的告警可信度，將告警信息以量化的形式更準確地展現(xiàn)給調(diào)度人員從而降低錯誤告警次數(shù)，提高調(diào)度效率。肖艷煒等［6］從 SCADA 系統(tǒng)獲取一次系統(tǒng)模型，從保信系統(tǒng)獲取二次系統(tǒng)模型，采用基于溯因圖的故障診斷方法，分析SCA-DA 系統(tǒng)和保信系統(tǒng)提供的開關(guān)變位、保護動作、重合閘等告警，智能推理故障元件和故障類型。朱子坤等［7］基于特征映射的智能告警系統(tǒng)，通過獲取電網(wǎng)運行告警信息所屬調(diào)度對象的特征信息，包括空間位置特征量以及其所表征的調(diào)度對象內(nèi)在運行狀態(tài)，并建立這些特征信息的虛擬映射邏輯，將自然語言描述的推理規(guī)則映射為計算機邏輯表達式，提高計算機處理效率。莊博等［8］從設(shè)備集中監(jiān)控業(yè)務(wù)的基本需求入手，介紹了監(jiān)控智能告警包含的功能，闡述了監(jiān)控智能告警巡視的內(nèi)容和各項功能，闡述了監(jiān)控智能告警展示的功能、數(shù)據(jù)來源并與調(diào)度智能告警進行了比較，介紹了告警智能分析推理的功能。張杰明等［9］設(shè)計了電網(wǎng)運行智能告警系統(tǒng)的架構(gòu)，分析基于專家知識庫的智能推理規(guī)則。黃國政［10］等探討了調(diào)度自動化系統(tǒng)告警信號智能處理的機制和規(guī)則。為了更好地幫助決策，陳艷［11］等提出了一種改進的最近鄰算法進行告警類別的判斷。蔡子恒［12］介紹了幾種綜合智能告警技術(shù)。閃鑫［13］等提出面向調(diào)度運行模式的綜合告警、設(shè)備故障的在線快速診斷以及多有調(diào)度間的故障實時共享方案。王榮［14］等提出了一個智能告警框架并闡述了具體功能。陳開等［15］提出為了提高風險預(yù)測能力以及故障分析能力就要積極進行故障綜合分析與告警信息系統(tǒng)構(gòu)建，大力開發(fā)告警信息軟件，利用數(shù)據(jù)庫以及模塊來預(yù)測風險科學(xué)，同時對故障信息作出分析和處理，從而有效避免電網(wǎng)運行中故障問題發(fā)生。

3 實現(xiàn)方案

在電網(wǎng)信息系統(tǒng)行期間，系統(tǒng)中的消息感知模塊將會接入各個監(jiān)控平臺的告警與事件。數(shù)據(jù)主要來源于各類型的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用系統(tǒng)及主機。通過多種協(xié)議如 syslog，SNMP，ssh，telnet，WMI，jdbc。獲取到日起信息后，可以進行規(guī)范化，分類，過濾并推送到核心層進行分析、存儲。如圖1 所示，整個消息感知模塊的業(yè)務(wù)功能分為五個主要步驟。各步之間相互依賴，各步中傳遞數(shù)據(jù)在不斷的發(fā)生變化，最后實現(xiàn)精準推送及可視化展示。

圖1 消息感知模塊

4 基于案例推理框架

基于案例的推理（Case-Based Reasoning，CBR）是人工智能發(fā)展較為成熟的一個分支，最由早耶魯大學(xué)Schank 教授在1982 年提出的，它是一種基于過去的實際經(jīng)驗或經(jīng)歷的推理，是人工智能領(lǐng)域中一項重要的推理方法。對基于案例的推理來說，求解一個問題的結(jié)論是從記憶里或案例庫中找到與當前問題最相關(guān)的案例，然后針案例中的解決方案做為解決當前新出現(xiàn)的案例或是進行必要的改動以適合當前需解決的問題，此持術(shù)已成功在法律案例分析、輔助工程設(shè)計等領(lǐng)域取得了實用性成果。通過對國網(wǎng)信息化系統(tǒng)中消息感知模塊的仔細分析，精準推送功能起到關(guān)鍵的呈上起下的作用，前面的功能的有效實現(xiàn)是此功能的重要前提，此功能的實現(xiàn)也是后續(xù)功能的重要前提。通過對國網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)規(guī)范化后，可以清晰地看到告警中信息的重要組成成分：告警數(shù)據(jù)來源，告警信息的詳細描述，及推送相關(guān)業(yè)務(wù)人員?；诎咐评淼目蚣苋鐖D2所示。

圖2 案例推理流程圖

基于案例推理方法中有三個重要的實現(xiàn)步驟：案例表示，案例檢索及案例重用或調(diào)整。

4.1 案例表示

案例表示是案例推理的重要基礎(chǔ)，實際應(yīng)用環(huán)境中它表示為過去曾解決過的問題。在該文的研究工作中，將已處理過的告警信息作為一個案例，即包括告警信息及對此條告警的處理方法，從而可以形成案例模板。用形式化的方法可以表示為：告警數(shù)據(jù)來源：｛硬件故障，網(wǎng)絡(luò)故障，系統(tǒng)服務(wù)故障…｝，告警信息：｛來源，具體描述｝，業(yè)務(wù)人員：｛專責人員，系統(tǒng)管理員…｝，從表1 中可以看到告警信息的案例描述，當系統(tǒng)中的這種案例積累起來后，就會形成一個案例數(shù)據(jù)庫，此案例庫就可以作為后續(xù)問題的一個參考庫。

表1 案例庫中的案例模板

表2 新出現(xiàn)的案例模板

4.2 案例檢索

相似案例的檢索是基于案例推理中的一個關(guān)鍵操作，即當新的案例出現(xiàn)時，從前面提到的案例庫中去搜索與此新案例最相似的案例，并提取找到的案例中的解決策略作為新案例的解決策略，搜索過程的時間消耗主要是花在查找過程，提取過程非常迅速。為了更好地實現(xiàn)查找過程，該文將采用自然語言處理方法對告警信息進行詞法分析，提取重要的相關(guān)詞，將自動保存在第4 個屬性中。然后利用詞向量的方法對告警信息進行相似度計算，即基于詞匯的重疊利用Jaccard 相似度度量算法完成計算，具體公式如下：

其中，A為案例庫中的帶有解決方案的案例，B為新出現(xiàn)的問題案例，在該文中，通過詞法分析后獲得案例相似性，將相似閾值設(shè)定為［0.4，1］這樣的范圍表示兩者非常相似或基本等同。同時，隨著系統(tǒng)運行時間的增長，案例庫會不斷的變大，近而影響到的是搜索時間的問題，對于國網(wǎng)系統(tǒng)的應(yīng)急技術(shù)，搜索時間必須要在合理的限制內(nèi)，為此，該文根據(jù)案例模板中的描述，設(shè)計了各種索引方便進行檢索。

4.3 案例的重用或調(diào)整

在前一步中檢索出來的案例中的解決方案，若確認與問題案例有很高的相似性，則可以直接利用它的決策方法來進行推送，或相似性不足以讓相關(guān)人員滿意，則可以人為地進行調(diào)整，調(diào)整后的決策與新案例將再次存放到案例庫中作為后續(xù)的問題的參考。

5 實驗

基于案例推理的技術(shù)方法中，對其使用效率的關(guān)鍵影響因素為案例庫的大小，案例的數(shù)量不僅直接影響著決策的質(zhì)量，而且影響著檢索速度，案例庫越大，直接線性檢索就會很慢，所以，另一個關(guān)鍵影響因素是檢索技術(shù)，根據(jù)國網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點，設(shè)計了不同的索引來提高檢索速度。該文利用系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)進行了一定量的實驗，選取了一段時間內(nèi)大約10000 條告警數(shù)據(jù)進行分析，從最初的庫例庫數(shù)量為0 開始運行推理過程，一直到8000 條案例，剩余的2000條作為索引設(shè)計分析的最終測試用例。

5.1 案例庫大小的分析

在測試中可以看出，在庫例庫較小時，能找到的相似案例中的決策個數(shù)也較小，隨著案例庫中案例增多，決策個數(shù)的數(shù)量也會隨之增加，可以保證決策的質(zhì)量。

圖3 案例庫大小影響圖

5.2 索引設(shè)計的分析

因測試用到的數(shù)據(jù)量較小，實際的運行都在毫秒數(shù)量級，差別不是很大，所以，該文在實際的測試中采用給定一定的相似值的情況下，利用找到相似案例時的比較次數(shù)作為參考，比較次數(shù)越多，會反應(yīng)出運行時間越多。

圖4 索引技術(shù)對比

為了圖示方便，在圖4 中的橫坐標在每個點上都縮小了400 倍，實驗中設(shè)定的相似值為0.7。從圖4 中可以看出，有索引時的比較次數(shù)雖然也在隨著案例庫的大小在增長，但是增長的幅度遠小于沒有索引技術(shù)的比較次數(shù)。說明，設(shè)計的索引可以有效的提高檢索速度。

6 結(jié)語

該文針對國網(wǎng)信息化系統(tǒng)中的消息感知模塊的實現(xiàn)給出了一個基于案例推理的方法實現(xiàn)，詳細闡述了整個框架的實現(xiàn)，描述了案例的表示，案例的搜索及案例的重用和修改的具體實現(xiàn)過程，為了驗證方法的有效性，該文也進行一定規(guī)模的實驗驗證，通過實驗結(jié)果分析，證明了該文提出的方法的有效性。

在今后的工作中，我們將進一步分析告警信息，更加全面地設(shè)計案例模板，同時再改進索引技術(shù)，以提高檢索速度，并在更大數(shù)據(jù)集上進行測試。