高騰飛，門鳳臣，劉寶軍，宋敬霞

（國家電投集團(tuán)電站運(yùn)營技術(shù)（北京）有限公司，北京 102209）

電力企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督是保證電力系統(tǒng)安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和準(zhǔn)確計量的重要技術(shù)手段[1-3]，國家電力投資集團(tuán)有限公司每年定期組織火電企業(yè)開展春、秋季安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作。傳統(tǒng)評價工作模式存在信息共享度低、評價隨意性大、報告規(guī)范性差、“事中事后”缺乏實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)綜合分析手段不足等弊端，難以滿足當(dāng)今工作節(jié)奏快、效率高、機(jī)制新的管理態(tài)勢，無法支撐實現(xiàn)自動化、科學(xué)化和精細(xì)化的管理。

基于上述原因，擬采用信息化手段，實現(xiàn)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作的數(shù)據(jù)采集記錄和傳輸存儲。另外，評價準(zhǔn)備階段需要對大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以對最優(yōu)專家和重點評價內(nèi)容做出正確的預(yù)測和評估。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是以積累下來的歷史數(shù)據(jù)為研究對象，通過對數(shù)據(jù)的歸類、分析、處理，從而找出隱藏在其中的有用知識[4-5]。面對數(shù)據(jù)處理難度的增加，本文研發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的火電企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價系統(tǒng)，為準(zhǔn)備、評價、監(jiān)督和決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘指知識發(fā)現(xiàn)的過程，通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、模式發(fā)現(xiàn)、模式評估和知識表示。其采用數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態(tài)流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)[6-7]。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析（如查詢、報表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析）的本質(zhì)區(qū)別在于數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。所得到的信息（或知識）具有先前未知、有效和實用3 個特征[8-9]。

數(shù)據(jù)挖掘過程是以用戶為中心，開展人機(jī)交互的探索。包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（data preparation）、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果的解釋評估（interpretation and evaluation）3 個階段，數(shù)據(jù)挖掘可以描述為這3 個階段的反復(fù)過程。

1.2 移動協(xié)同

移動智能終端包括智能手機(jī)、筆記本、PDA 智能終端、平板電腦等設(shè)備。其擁有獨立的操作系統(tǒng)，功能的擴(kuò)展性極其靈活，當(dāng)前市場中的移動智能終端支持?jǐn)?shù)據(jù)存貯、信息管理、多媒體、GPS、GIS、無線通信等功能，在電力行業(yè)有著廣泛的研究與應(yīng)用[10-12]。

1.3 數(shù)據(jù)獲取技術(shù)

傳統(tǒng)的火電企業(yè)評價工作模式中評價標(biāo)準(zhǔn)往往通過結(jié)構(gòu)化（Excel）或非結(jié)構(gòu)化（PDF）形式存儲，不便于評價流程步驟的電子化，不利于指標(biāo)數(shù)據(jù)的量化體現(xiàn)。本文通過OCR 和POI 等相關(guān)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)徹底解決了上述問題，采用OCR 技術(shù)將掃描文本或基于圖像內(nèi)容的文本轉(zhuǎn)換為可編輯的文本；采用POI 技術(shù)，提取數(shù)據(jù)基礎(chǔ)信息進(jìn)行統(tǒng)一管理，通過定義個性化模板，以模板為基準(zhǔn)，對不同要素進(jìn)行量化提取，使數(shù)據(jù)處理更加精細(xì)化、精準(zhǔn)化。

2 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

火電企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價系統(tǒng)研發(fā)遵循先進(jìn)、健壯、靈活、穩(wěn)定、開放、易維護(hù)、可擴(kuò)展、低成本等要求，采用以J2EE 為核心的多層分布式架構(gòu)[13-14]，即在客戶端、應(yīng)用服務(wù)層、數(shù)據(jù)源層3 層結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，將應(yīng)用服務(wù)層細(xì)分為Web 服務(wù)層、界面服務(wù)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層。客戶端是通過移動智能終端或瀏覽器進(jìn)行系統(tǒng)訪問，實現(xiàn)人機(jī)交互；Web 服務(wù)層是通過HTTP 協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，為客戶端提供對應(yīng)用程序的訪問，實現(xiàn)表現(xiàn)層邏輯封裝；界面服務(wù)層為Web 服務(wù)層提供瀏覽、處理等服務(wù)，實現(xiàn)用戶界面與各業(yè)務(wù)功能的隔離；業(yè)務(wù)邏輯層實現(xiàn)系統(tǒng)業(yè)務(wù)處理；數(shù)據(jù)訪問層提供對數(shù)據(jù)庫的鏈接、讀寫等操作服務(wù)；數(shù)據(jù)源層提供數(shù)據(jù)存儲。這種成熟的B/A/S 結(jié)構(gòu)不但有效縮短開發(fā)周期、降低系統(tǒng)維護(hù)成本、增強(qiáng)企業(yè)對象重復(fù)可用性，也大大提升了系統(tǒng)的延展性、執(zhí)行效率、容錯能力和負(fù)載平衡能力。多層分布式架構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)后臺及服務(wù)基于Java 開發(fā)，支持跨平臺部署應(yīng)用，移動端基于JavaScript 和html5 開發(fā)，Web容器采用Tomcat，數(shù)據(jù)庫采用MySQL。人機(jī)交互界面簡潔美觀、功能命名直觀通俗，便于用戶自學(xué)習(xí)。

2.2 功能設(shè)計

火電企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督系統(tǒng)以集團(tuán)公司發(fā)布的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，以歷次電廠自查評價及集團(tuán)專家評價實踐經(jīng)驗為指導(dǎo)，以業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)及數(shù)據(jù)監(jiān)控為核心，提升公司安全生產(chǎn)和設(shè)備健康水平。

該系統(tǒng)根據(jù)評價工作需要，開發(fā)了PC 端和移動端，PC 端包含系統(tǒng)全部功能；移動端輔助PC 端，主要實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場評價工作及業(yè)務(wù)流程審批工作。功能設(shè)計遵循科學(xué)的PDCA 循環(huán)管理思想[15]，實現(xiàn)全方位、全過程動態(tài)監(jiān)控管理以及閉環(huán)管理，系統(tǒng)功能模塊劃分如圖2所示，專家評價和問題整改流程如圖3所示。

圖2 系統(tǒng)功能模塊劃分Fig.2 The division diagram of system function modules

圖3 專家評價及問題整改流程Fig.3 The process of expert evaluation and problem rectification

實時的數(shù)據(jù)管理構(gòu)建了PC 端和移動端的橋梁，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)推送、檢測推薦、評價匹配功能，面向管理層提供了實時的數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理手段，使管理者可以及時掌握現(xiàn)場工作及問題整改情況。系統(tǒng)的主要功能模塊如下。

1）基礎(chǔ)管理 對公司、資產(chǎn)、監(jiān)督類別、專業(yè)、人員、設(shè)備、參考文件、職稱、版本、參考標(biāo)準(zhǔn)等基礎(chǔ)信息進(jìn)行配置。

2）評價標(biāo)準(zhǔn) 對各個專業(yè)的查評項目、查評標(biāo)準(zhǔn)、評價指標(biāo)、評價方法、查證方法、查評依據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)分等評價相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

3）任務(wù)執(zhí)行 主要包含項目管理、項目執(zhí)行、專家評價、自查評價、檢查報告、任務(wù)修改。實現(xiàn)電廠依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)自行尋找問題、專家開展診斷與指導(dǎo)、報告自動生成等功能。同時，支持標(biāo)準(zhǔn)以外問題的錄入，發(fā)揮評價人員專業(yè)優(yōu)勢、彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)不足，也為后期標(biāo)準(zhǔn)升版奠定基礎(chǔ)；移動端支持在線數(shù)據(jù)同步、離線數(shù)據(jù)執(zhí)行、語音識別、現(xiàn)場照片同步上傳、二十五項重點要求條款模糊查詢等功能[16-18]，增強(qiáng)現(xiàn)場實用性，提高評價效率，具有權(quán)限的管理者可實時跟蹤評價進(jìn)展與質(zhì)量。

4）問題整改 依據(jù)重要程度，對問題先定級后整改，問題分為一、二、三級，分別對應(yīng)集團(tuán)公司、二級單位、三級單位驗收；手動或自動開始相應(yīng)整改驗收流程。單位內(nèi)部或上級單位對已驗收的問題進(jìn)行抽查，若不合格，則需重新整改。

5）統(tǒng)計分析 對評價報告中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析，展現(xiàn)評價數(shù)據(jù)趨勢圖，為監(jiān)督人員決策提供數(shù)據(jù)支持。

2.3 算法與模型設(shè)計

2.3.1 推薦專家規(guī)則排序算法

專家關(guān)聯(lián)關(guān)系往往表現(xiàn)的比較模糊，本文通過對大量專家規(guī)則排序進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在準(zhǔn)備階段新建項目設(shè)置小組時，會根據(jù)專家的所學(xué)專業(yè)、工作經(jīng)驗、職稱、評價過的單位、歷史發(fā)現(xiàn)的問題、整改建議、查評數(shù)據(jù)統(tǒng)計、整改方案有效率等，推薦最優(yōu)專家，便于決策者更準(zhǔn)確高效的決策。推薦專家規(guī)則排序算法流程如圖4所示。

圖4 推薦專家規(guī)則排序算法流程Fig.4 The process of recommended expert rule sorting algorithm

本文推薦專家規(guī)則排序算法大致包括以下幾個步驟。

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理 首先對文本進(jìn)行關(guān)系詞標(biāo)注，其次對專家、任務(wù)、關(guān)系詞進(jìn)行識別，存入專家屬性標(biāo)簽和任務(wù)屬性標(biāo)簽中。

2）特征提取 建立特征庫，將專家和任務(wù)的顯著特征提取出來，便于后續(xù)規(guī)則匹配。

3）關(guān)聯(lián)關(guān)系 首先建立關(guān)聯(lián)關(guān)系規(guī)則庫，如相似經(jīng)驗匹配規(guī)則、工作年限匹配規(guī)則、專業(yè)匹配規(guī)則等；其次，利用關(guān)聯(lián)關(guān)系規(guī)則對特征提取過程產(chǎn)生的顯著特征進(jìn)行匹配；專家顯著特征包含工作年限、崗位、專業(yè)、學(xué)歷、經(jīng)驗等，任務(wù)顯著特征包含任務(wù)重要性、緊急性、難易度、進(jìn)度、專業(yè)、地域等，實現(xiàn)專家關(guān)系的初步匹配。

4）相似度匹配 對專家關(guān)系的初步結(jié)果放入容器中，并對該容器中的顯著特征加權(quán)平均進(jìn)行二次匹配，選取適合的專家。

5）最優(yōu)專家確定 通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)抽取，得到專家之間的所有關(guān)系后，最終通過權(quán)重占比，計算得分排序，確認(rèn)最優(yōu)專家。

2.3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的評價數(shù)據(jù)分析

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的評價數(shù)據(jù)分析模型如圖5所示。使用時，首先建立大數(shù)據(jù)體系，以系統(tǒng)積累的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為輸入。如：評價類型、評價單位、監(jiān)督專業(yè)、監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)、查評得分、問題數(shù)量、問題重要程度、問題產(chǎn)生原因、整改情況、風(fēng)險項等，經(jīng)過評價數(shù)據(jù)分析模型，輸出安全監(jiān)督通病、關(guān)鍵評價單位、重點評價專業(yè)、專家服務(wù)能力評價、評價周期頻次等信息。根據(jù)這些信息，在下一次監(jiān)督評價工作中，可優(yōu)先推薦重點關(guān)注的問題、重點關(guān)注的單位、重點關(guān)注的專業(yè)等信息，便于有效指導(dǎo)后續(xù)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作。

圖5 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的評價數(shù)據(jù)分析模型Fig.5 The evaluation data analysis model based on data mining technology

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的評價數(shù)據(jù)分析模型，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)從單位評價水平、專業(yè)評價水平和其他相關(guān)水平3 個維度進(jìn)行劃分。

1）單位評價水平（U）

單位評價水平指待評單位存在隱患數(shù)量的多少、整改情況好壞的程度。其參考的基礎(chǔ)輸入要素有查出問題數(shù)量、查評得分、整改情況，由查出問題數(shù)量評分、得分率、整改率等數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量。查出問題數(shù)量計算公式為

式中，x為問題數(shù)量，y為問題數(shù)量對應(yīng)的評分，系數(shù)b為評價滿分標(biāo)準(zhǔn)，系數(shù)c為問題數(shù)量上限。其中系數(shù)a的絕對值越大，表示問題數(shù)量與得分的相關(guān)性越強(qiáng)。當(dāng)x>c時，不得分。如可以設(shè)定評價標(biāo)準(zhǔn)為100 分，問題數(shù)量上限為50 個，當(dāng)問題數(shù)量為0 個時，得分最高100 分，依次遞減，問題數(shù)量超過50 個時，不得分。

得分率定義為所選評價項得分情況與所選評價項總分之比。整改率定義為累計整改問題項數(shù)與累計查出問題項數(shù)之比。單位評價水平高低由查出問題數(shù)量評分、得分率、整改率最終確定，計算公式為

式中d為累計整改問題項數(shù)。

單位評價水平U按照數(shù)值大小進(jìn)行等級評定：≥85%為A，75%～85%為B，＜75%為C。

2）專業(yè)評價水平（P）

專業(yè)評價水平指評價結(jié)果好壞的程度。依據(jù)問題的重要程度，評價結(jié)果可分為嚴(yán)重問題（含告警問題）、普通問題、輕微問題（及時整改）等。專業(yè)評價水平以累計查出問題數(shù)量評分為主要依據(jù)，以嚴(yán)重問題數(shù)量評分和普通問題數(shù)量評分稍作權(quán)重，共同決定。其計算公式為

式中，t為累計查出問題數(shù)量評分，g為嚴(yán)重問題數(shù)量評分，n為普通問題數(shù)量評分。

按照數(shù)值大小進(jìn)行等級評定：≥85%為A，75%～85%為B，＜75%記為C。

3）其他相關(guān)水平（O）

其他相關(guān)水平高低由專家對此次整體情況評價確定，如被評價單位對本次評價準(zhǔn)備程度、配合程度等，屬于靈活調(diào)整偏差值，同樣設(shè)置A、B、C 3 個等級。

4）綜合評價水平（S）

綜合評價水平由單位評價水平、專業(yè)評價水平、其他相關(guān)水平三要素共同決定。設(shè)定三要素權(quán)重比為5:3:2，綜合評價水平計算公式為

綜合評價水平等級表現(xiàn)形式設(shè)定為AAA，其中，第1 個字母表示單位評價水平等級為A，第2個字母表示專業(yè)評價水平等級為A，第3 個字母表示其他評價水平等級為A，以此類推。綜合評價水平如圖6所示：橫向維度（從左往右），當(dāng)單位評價水平等級相同時，綜合評價水平隨著專業(yè)評價水平的降低而降低；縱向維度（從上往下），當(dāng)專業(yè)評價水平等級相同時，綜合評價水平隨著單位評價水平的降低而降低。

圖6 綜合評價水平Fig.6 The comprehensive evaluation level

從大量的歷史評價數(shù)據(jù)中，可以挖掘出相關(guān)評價規(guī)則，評價數(shù)據(jù)分析模型可依據(jù)這些屬性，對評價工作進(jìn)行分類和預(yù)測，系統(tǒng)智能推送安全監(jiān)督通病、關(guān)鍵評價單位、重點評價專業(yè)、評價周期頻次等，無需投入大量精力進(jìn)行人工分析，加強(qiáng)了評價工作的針對性，有效提升了評價效率，提高了運(yùn)行設(shè)備的安全性和可靠性。

3 系統(tǒng)應(yīng)用

本系統(tǒng)已在多家火電企業(yè)開展自查評價和專家評價，指導(dǎo)生產(chǎn)運(yùn)行，也成功支撐了國家電力投資集團(tuán)有限公司2019年秋季安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作。涉及93 家火電企業(yè)三級單位、20 個監(jiān)督專業(yè)、60 名專家成員，報告審批由線下改為線上，評價耗時由6～7 d/廠縮短至4～5 d/廠，效率提升20%以上，錯誤率低于1%，形成自查評價與專家評價報告近百份。

根據(jù)2019年秋季評價工作數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)應(yīng)用前后的各項指標(biāo)對比見表1。系統(tǒng)投入使用后報告自動生成，評價問題自動生成問題庫且實時跟蹤，加強(qiáng)了問題的閉環(huán)管理；實現(xiàn)監(jiān)督過程流程化、現(xiàn)場操作電子化、數(shù)據(jù)管理信息化、問題治理閉環(huán)化，提升了工作效率，成為安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作有效輔助工具，受到使用人員的一致好評。

表1 系統(tǒng)應(yīng)用前后的各項指標(biāo)對比Tab.1 Comparison of indicators before and after the system application

4 結(jié)語

本文利用數(shù)據(jù)挖掘、移動協(xié)同、數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，設(shè)計推薦專家規(guī)則排序算法，構(gòu)建評價數(shù)據(jù)分析模型，開發(fā)了火電企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價系統(tǒng)。該系統(tǒng)有效規(guī)范了火電企業(yè)安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作，實現(xiàn)了提質(zhì)增效，確保評價任務(wù)新建、任務(wù)執(zhí)行、報告自動生成、問題整改驗收的全過程監(jiān)控及閉環(huán)管理，相關(guān)數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計分析工作更為方便，形式更為靈活、直觀，能夠為火電企業(yè)的安全生產(chǎn)和技術(shù)監(jiān)督評價工作管理、企業(yè)決策提供有力數(shù)據(jù)支撐。同時，有效降低了人力物力財力，保障了機(jī)組安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，產(chǎn)生了較大的直接與間接經(jīng)濟(jì)效益、安全效益。