楊莉 李萍 張林山 譚向宇 黃星

摘要：智能運(yùn)維是基于機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，分析挖掘運(yùn)維大數(shù)據(jù)，并利用自動化工具實(shí)施運(yùn)維決策的過程。因此，智能運(yùn)維的技術(shù)主要組成是運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺、智能分析決策組件、自動化工具。智能決策的重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)協(xié)同，協(xié)同智能透過智能決策將系統(tǒng)本身和子系統(tǒng)之間，在業(yè)務(wù)功能上實(shí)現(xiàn)空間和時間的雙重協(xié)同。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)、人工智能、智能運(yùn)維、智能決策

一、序言

社會的發(fā)展與進(jìn)步離不開對電力的需求，一個國家的電力配置對其發(fā)展進(jìn)步具有重要影響?，F(xiàn)階段，我國電力系統(tǒng)發(fā)展十分迅速，信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷被應(yīng)用到電力配置中，配電網(wǎng)智能信息化已經(jīng)成為未來電力技術(shù)發(fā)展的重要趨勢。隨著新技術(shù)浪潮的再次革命，移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)處理、分析、運(yùn)用的升級，必將誕生全新行業(yè)的專業(yè)運(yùn)作模式。設(shè)備檢修維護(hù)是指對設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行必要的監(jiān)視、維修和運(yùn)維養(yǎng)護(hù)，通過日常的維護(hù)使設(shè)備保持良好的狀態(tài)，確保設(shè)備安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。運(yùn)維，本質(zhì)上是對網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、服務(wù)的生命周期各個階段的運(yùn)營與維護(hù)，在成本、穩(wěn)定性、效率上達(dá)成一致可接受的狀態(tài)。

目前電測設(shè)備廠家在生產(chǎn)過程中都是按照自己設(shè)想的規(guī)約來規(guī)定儀表的通信。迫使我們?nèi)粘９ぷ髦忻鎸姺彪s亂的數(shù)據(jù)交換方式。大大限制了電測產(chǎn)品新技術(shù)的應(yīng)用和自動校驗(yàn)技術(shù)的開發(fā)以及數(shù)據(jù)的交換。所以，建立一套適用性靈活性強(qiáng)的通信規(guī)約標(biāo)準(zhǔn)及相應(yīng)的軟件平臺，對統(tǒng)一網(wǎng)內(nèi)電測設(shè)備的檢定方法和過程，保證檢定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠具有必要性和技術(shù)意義。

二、智能運(yùn)維

智能運(yùn)維（AIOps， Artificial Intelligence for IT Operations）是指通過機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，自動地從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并總結(jié)規(guī)則，并作出智能決策的運(yùn)維方式。智能運(yùn)維是基于機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，分析挖掘運(yùn)維大數(shù)據(jù)，并利用自動化工具實(shí)施運(yùn)維決策的過程。智能運(yùn)維能快速分析處理海量數(shù)據(jù)，并得出有效的運(yùn)維決策，執(zhí)行自動化腳本以實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的整體運(yùn)維，能有效運(yùn)維大規(guī)模系統(tǒng)。

如今，科研機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)、金融行業(yè)、技術(shù)廠商，當(dāng)前智能運(yùn)維研究與應(yīng)用在國內(nèi)外各行業(yè)中都屬于起步階段，Gartner的報(bào)告中也做出預(yù)測：智能運(yùn)維在2020年在一半以上的企業(yè)中落地并形成生產(chǎn)力，智能運(yùn)維已經(jīng)成為科研機(jī)構(gòu)研究的熱點(diǎn)，并在高利潤、低成本的驅(qū)動下，互聯(lián)網(wǎng)公司、大型金融機(jī)構(gòu)、大型IT技術(shù)公司走在了智能運(yùn)維工程應(yīng)用方面的前列。

智能運(yùn)維的建設(shè)是從無到有的過程，是從局部單點(diǎn)應(yīng)用的探索到單點(diǎn)能力完善，再到形成解決某個局部問題的一個過程，最終將各個智能運(yùn)維場景相結(jié)合，形成一體化智能運(yùn)維能力。

數(shù)據(jù)是智能運(yùn)維落地的基礎(chǔ)，首先需要建立運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺，對運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、計(jì)算、存儲，并定義標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)體系，對運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行萃取，積累大量的可用的運(yùn)維數(shù)據(jù)。

以性能指標(biāo)體系為例，可對操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件等應(yīng)用建立可供分析的性能指標(biāo)體系，并在系統(tǒng)運(yùn)行中獲取性能數(shù)據(jù)，以此來刻畫各應(yīng)用的正常狀態(tài)、異常狀態(tài)的畫像，為后續(xù)的檢測、預(yù)測、分析等提供基礎(chǔ)的運(yùn)維知識圖譜數(shù)據(jù)。

智能運(yùn)維是基于機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，分析挖掘運(yùn)維大數(shù)據(jù)，并利用自動化工具實(shí)施運(yùn)維決策的過程。因此，智能運(yùn)維的技術(shù)主要組成是運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺、智能分析決策組件、自動化工具。

運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺用于對各種運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、存儲、展示的統(tǒng)一平臺。運(yùn)維數(shù)據(jù)包含監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、配置信息等

大數(shù)據(jù)平臺所存儲的數(shù)據(jù)，按照所更新的頻率可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要包含CMDB數(shù)據(jù)、變更管理數(shù)據(jù)、流程管理數(shù)據(jù)、平臺配置信息數(shù)據(jù)等。

參考大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)，運(yùn)維大數(shù)據(jù)平臺由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)分析建模層、展示層等組成

智能運(yùn)維組件是利用人工智能算法，根據(jù)具體的運(yùn)維場景、業(yè)務(wù)規(guī)則或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)等構(gòu)建的組件，類似于程序中的API或公共庫，它具有可重用、可演進(jìn)、可了解的特性。智能運(yùn)維組件按照功能類型可分為兩大類，分別是運(yùn)維知識圖譜類和動態(tài)決策類。

① 運(yùn)維知識圖譜類組件

運(yùn)維知識圖譜類的組件是通過多種算法挖掘運(yùn)維歷史數(shù)據(jù)，從而得出運(yùn)維主體各類特性畫像和規(guī)律，以及運(yùn)維主體之間的關(guān)系，形成運(yùn)維知識圖譜。

② 動態(tài)決策類組件

動態(tài)決策類組件則是在已經(jīng)挖掘好的運(yùn)維知識圖譜的基礎(chǔ)上，利用實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)作出實(shí)時決策，最終形成運(yùn)維策略庫。實(shí)時決策主要有異常檢測、故障定位、故障處置、故障規(guī)避等。

三、功能研究實(shí)現(xiàn)

具體實(shí)現(xiàn)電測設(shè)備智能運(yùn)維及決策相關(guān)應(yīng)用功能：

通過識別URL，確定文件的存儲方式，然后找到對應(yīng)存儲接口獲取不同廠家的檢測報(bào)告，設(shè)置需要讀取的特定表格，清洗過濾不需要的表格;抽取文檔中的檢測數(shù)據(jù)并進(jìn)行匹配，圖片不會被讀取，表格中的數(shù)據(jù)會被放在字符串的最后，讀取每一行每一列數(shù)據(jù)，過濾不需要的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并輸出當(dāng)前單元格的數(shù)據(jù);針對被檢電測設(shè)備，結(jié)合歷史檢定數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性變化趨勢評估;對同一被檢電測設(shè)備不同時間數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向橫向比對，實(shí)現(xiàn)設(shè)備性能的合理準(zhǔn)確評估，給出是否需要技改等建議;

據(jù)IDC的一項(xiàng)調(diào)查報(bào)告中指出：企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)每年都按指數(shù)增長60%。據(jù)報(bào)道指出：平均只有1%-5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如今，這種迅猛增長的從不使用的數(shù)據(jù)在企業(yè)里消耗著復(fù)雜而昂貴的一級存儲的存儲容量。傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫擅長解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理問題，在管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面存在某些先天不足之處，尤其在處理海量非結(jié)構(gòu)化信息時更是面臨巨大挑戰(zhàn)。

因此，智能運(yùn)維及決策應(yīng)用功能的研究實(shí)現(xiàn)，其主要發(fā)明內(nèi)容為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能存儲。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不方便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)基于智慧電科院管控平臺技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、信息融合智能處理模型，結(jié)合設(shè)計(jì)的應(yīng)用場景，研究平臺架構(gòu)、開發(fā)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算算法，實(shí)現(xiàn)電測設(shè)備智能運(yùn)維及決策相關(guān)應(yīng)用功能

四、智能決策

近年來，在“以信息化帶動工業(yè)化，以工業(yè)化促進(jìn)信息化”戰(zhàn)略架構(gòu)的指引下，我國電力系統(tǒng)的信息化建設(shè)取得了巨大進(jìn)展，電力系統(tǒng)發(fā)電，輸電，配電，用電等各個環(huán)節(jié)的信息化和智能化程度不斷提高，引建設(shè)備智能化的電網(wǎng)已成為未來電網(wǎng)發(fā)展的方向。

智能決策的重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)協(xié)同，協(xié)同智能透過智能決策將系統(tǒng)本身和子系統(tǒng)之間，在業(yè)務(wù)功能上實(shí)現(xiàn)空間和時間的雙重協(xié)同。智能決策就是針對決策目標(biāo)，對各空間分布的資源實(shí)施有效優(yōu)化配置;若按照階段性目標(biāo)分割，就是規(guī)劃;按照細(xì)目標(biāo)分割就是計(jì)劃，按照具體事件切割，就是工作指令。

在技術(shù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型過程中，傳統(tǒng)運(yùn)維模式面臨“安全運(yùn)行、人力緊缺、遠(yuǎn)程運(yùn)維”三大挑戰(zhàn)，有必要引入人工智能來輔助甚至部分替代人工決策，提升運(yùn)維質(zhì)量和效率。

當(dāng)前主流運(yùn)維技術(shù)已從自動化運(yùn)維向智能運(yùn)維發(fā)展，利用人工智能來輔助甚至部分替代人工決策，可以進(jìn)一步提升運(yùn)維質(zhì)量和效率。

技術(shù)發(fā)展中產(chǎn)生的問題必須依靠技術(shù)來解決，只有在運(yùn)維領(lǐng)域引入新技術(shù)、新思路、新體系，才能更好地提升運(yùn)維水平，更好地保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定高效的運(yùn)行。

美國電力研究院（EPRI）和施工規(guī)范協(xié)會（CSI）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，在電網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)施狀態(tài)檢修可以提高設(shè)備利用率2%～10%，節(jié)約檢修費(fèi)用25%～30%，延長設(shè)備使用壽命10%～15%。

大數(shù)據(jù)的意義最終可以歸結(jié)到一點(diǎn)：提升決策的水平和智能化程度。決策是管理的核心，科學(xué)決策是現(xiàn)代企業(yè)管理的核心。企業(yè)決策關(guān)系到企業(yè)運(yùn)營的生死、興衰、盈虧。智能決策就是利用電腦幫助或替代人腦對未來做出最優(yōu)判斷。智能決策是當(dāng)下新技術(shù)革命中必須研究發(fā)展的重要領(lǐng)域。決策的層次也是我們研究智能決策的基礎(chǔ)概念。每個決策層次就是一個相對獨(dú)立的系統(tǒng)，有自己的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，也有與系統(tǒng)本身進(jìn)行物資、能源、信息交換的系統(tǒng)環(huán)境。決策系統(tǒng)從低層次到高層次層層分割嵌套，形成一個完整的系統(tǒng)。

五、結(jié)論

現(xiàn)階段建立一套適用性靈活性強(qiáng)的通信規(guī)約標(biāo)準(zhǔn)及相應(yīng)的軟件平臺，對統(tǒng)一網(wǎng)內(nèi)電測設(shè)備的檢定方法和過程，保證檢定數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠具有必要性和技術(shù)意義。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)交流具有很大的促進(jìn)作用。

展望未來，電測設(shè)備通信規(guī)約的統(tǒng)一、規(guī)范，開發(fā)研究成熟以后，還可應(yīng)用于電力系統(tǒng)其他交叉專業(yè)的設(shè)備，例如變電站綜合自動化裝置，使得變電站交流測控單元能夠與電測校驗(yàn)裝置正常通信，實(shí)現(xiàn)自動化校驗(yàn)，打破目前存在的瓶頸。

參考文獻(xiàn)

[1]陳林博、何支軍、焦振海等：智能運(yùn)維發(fā)展史及核心技術(shù)研究

[2]南漲浪. 配電網(wǎng)智能信息化發(fā)展及其展望[J]. 通信電源技術(shù)， 2019， 036（002）：269-270.

[3]徐永華、王州波等：電力需求側(cè)管理與決策技術(shù).電氣時代2011.01

作者簡介

楊莉，女，高工，碩士學(xué)位，云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院三級助理技術(shù)專家，主要開展物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息化技術(shù)在電網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用研究