杜 江,陳錦龍,陳 龍,伍仕紅,楊 福

（貴州電網(wǎng)有限責任公司電力調度控制中心，貴州 貴陽 550002）

1 引言

電網(wǎng)調度是電網(wǎng)安全運行的重要環(huán)節(jié)，電網(wǎng)調度運行直接影響到供電的安全穩(wěn)定。電網(wǎng)調度是一種24h 精力高度集中的工作，一整天的工作高壓狀態(tài)，以及調度員個人技術能力差異等情況的存在，使得電網(wǎng)調度員操作失誤成為引起設備損壞、人員生命財產(chǎn)損失、供電可靠性降低等一系列安全事故事件的原因之一，陳碧云等人論述了調度操作正確性對電網(wǎng)安全的重要性，并對影響調度操作的人為因素進行了建模分析[1]；肖勇等人研究了電網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化常用的3 類數(shù)據(jù)，以及這些數(shù)據(jù)面向的4 種可視化任務[2]。但是針對操作數(shù)據(jù)挖掘并分析造成安全事故事件原因的文獻很少，因此對調度操作數(shù)據(jù)進行深度研究以及對調度人員操作趨勢分析，總結和探討電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘結果的應用方向是非常有必要的。實時、全面、準確地把握電網(wǎng)調度操作趨勢是保障電網(wǎng)安全運行的重要手段，也是近年來調度工作風險把控的重要技術瓶頸。

近年來，隨著電網(wǎng)建設規(guī)模的迅速擴大，社會經(jīng)濟建設對電力的依賴程度不斷增加，對電力供應的安全可靠性要求越來越高，電網(wǎng)調度員操作安全風險防范工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)，主要問題表現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)電網(wǎng)調度工作的相關操作風險防范主要依靠日常培訓，以及對工作流程嚴格監(jiān)督等人為管理方式，然而電網(wǎng)調度風險中人員的操作風險影響因素眾多，機理復雜，用傳統(tǒng)的建模方式難以建立完善、精準的操作趨勢分析模型。充分說明人為因素對調度操作風險的影響，同時也表明在現(xiàn)有的調度趨勢研究中，仍未能實現(xiàn)全面、完善、精確的調度操作趨勢研究與應用[3]。

(2)傳統(tǒng)的電網(wǎng)調度操作趨勢分析很大程度上是依靠專家分析和建議，過分的依賴于個人的技術能力和工作經(jīng)驗，不能完整的反應調度操作趨勢，除此之外，依賴人工的模式也大大降低了安全風險分析的效率。

(3)由于各信息平臺之間的數(shù)據(jù)交互壁壘、數(shù)據(jù)分析技術欠缺的等問題，使得電網(wǎng)調度操作分析在數(shù)據(jù)集成過程中存在著較大的困難，影響了最終的結果[4]。

隨著電網(wǎng)信息化建設的發(fā)展，各平臺數(shù)據(jù)逐漸在統(tǒng)一的信息平臺上集成共享，大數(shù)據(jù)分析技術在電網(wǎng)調度的應用，為保障電網(wǎng)安全提供了全新的解決思路和技術手段。在電網(wǎng)建設中，大數(shù)據(jù)分析技術已在設備故障分析檢測、用戶用電預測、負荷預測、客戶服務分析等多方向取得了階段性的進展，對電力數(shù)據(jù)的深入挖掘已成為解決電網(wǎng)實際問題的重要手段，依托大數(shù)據(jù)技術在其他領域應用的經(jīng)驗，開展電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘與應用研究具有重要的現(xiàn)實意義。

本文基于大數(shù)據(jù)技術及數(shù)據(jù)挖掘分析方法，將其運用于電網(wǎng)調度操作趨勢分析與應用探索中，闡述了電力數(shù)據(jù)挖掘的目的與意義、分析過程、基本框架，最后對未來研究應用的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)進行了分析。

2 電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘概述

2.1 意義與目的

電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘主要是通過日漸完善的電力調度信息化平臺獲取大量的調度人員信息、歷史調度過程、調度人員考核、調度操作票等數(shù)據(jù)，基于關聯(lián)分析、統(tǒng)計分析、機器學習等大數(shù)據(jù)挖掘分析方法進行融合分析和深度挖掘，從數(shù)據(jù)內(nèi)部進行電網(wǎng)調度過程操作趨勢分析、診斷、預測，建立多源數(shù)據(jù)綜合分析的電網(wǎng)調度操作趨勢分析預測模型，實現(xiàn)對電網(wǎng)調度人員的監(jiān)管和對調度工作的綜合評估，全面、準確、高效的管理電網(wǎng)調度人員操作趨勢，為電網(wǎng)調度工作提供更多的工作風險評估和人員考核依據(jù)，項目的主要目的和價值意義體現(xiàn)為：

(1)提升電網(wǎng)調度工作管理效率，及時把控調度工作風險發(fā)展趨勢，第一時間糾正電網(wǎng)調度操作問題，減少電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟損失和人員生命財產(chǎn)安全隱患[5]。

(2)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術的應用，有利于提高電網(wǎng)調度工作向智能化發(fā)展，對未來實現(xiàn)全面智能化的電網(wǎng)調度工作具有重要的意義。

2.2 數(shù)據(jù)來源

電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘分析的數(shù)據(jù)來源主要包括：調度操作歷史過程數(shù)據(jù)、調度員個人信息數(shù)據(jù)、電網(wǎng)設備參數(shù)、個人培訓考核數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等，涵蓋了能夠直接和間接影響電網(wǎng)調度操作趨勢的信息[6]。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來源和性質，可將其分為靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、準動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)包括調度人員個人數(shù)據(jù)、技術參數(shù)等信息；動態(tài)數(shù)據(jù)是指在記錄過程中通過時間作為標尺進行更新的數(shù)據(jù)，反映操作動態(tài)變化的重要數(shù)據(jù)[7]；準動態(tài)數(shù)據(jù)是按月按年等長時間跨度更新的數(shù)據(jù)。以貴州中調為調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析為例，目前，貴州中調調度科人員47 人，調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析挖掘所包含的部分靜態(tài)數(shù)據(jù)示例如表1所示，部分動態(tài)數(shù)據(jù)示例如表2所示，部分準動態(tài)數(shù)據(jù)示例如表3所示。

表1 部分靜態(tài)數(shù)據(jù)示例

表2 部分動態(tài)數(shù)據(jù)示例

表3 部分準動態(tài)數(shù)據(jù)示例

電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)具備了來源多、數(shù)據(jù)量大、結構多樣、數(shù)據(jù)關系復雜等數(shù)據(jù)挖掘的基本條件[8]。

數(shù)據(jù)來源多：數(shù)據(jù)來源于不同的系統(tǒng)和計量設備，還有外部的天氣等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)量大：電網(wǎng)調度數(shù)據(jù)及相關的數(shù)據(jù)系統(tǒng)都在不停的進行數(shù)據(jù)更新，長年累月形成了巨大的數(shù)據(jù)量；數(shù)據(jù)結構多樣：電網(wǎng)調度及相關系統(tǒng)數(shù)據(jù)中包含了結構化、半結構化、非結構化等多種的數(shù)據(jù)形式；數(shù)據(jù)關系復雜：各種數(shù)據(jù)之間相互影響，相互關聯(lián)，分析難度較大。調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘的基本特征如圖1所示。

圖1 調度操作趨勢大數(shù)據(jù)特征

2.3 基本架構

根據(jù)電網(wǎng)調度操作趨勢的數(shù)據(jù)來源進行相關的分析篩選，得到大數(shù)據(jù)挖掘與應用的基本架構。首先數(shù)據(jù)來源于在線監(jiān)測、調度收發(fā)令、人員培訓管理、工作考核記錄等多系統(tǒng)；然后將對所采集的數(shù)據(jù)進行轉換和清洗處理，利用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲、檢索和實時處理對數(shù)據(jù)進行處理；建立數(shù)據(jù)處理分析需求大數(shù)據(jù)挖掘分析數(shù)據(jù)庫，根據(jù)實際應用需求搭建電網(wǎng)調度操作趨勢預測分析模型，對數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，實現(xiàn)電網(wǎng)調度操作趨勢的監(jiān)測與預測、調度發(fā)受令人員工作考核、調度設備操作趨勢預測等功能；最后，通過多維度、多視角的可視化技術實現(xiàn)對分析挖掘結果的展示，為電網(wǎng)調度工作提供有力的數(shù)據(jù)理論支撐和決策優(yōu)化支持。

3 電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘與應用關鍵技術

3.1 多源數(shù)據(jù)集成與預處理

由于電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘來源較多、格式多樣，在數(shù)據(jù)使用之前需要對數(shù)據(jù)進行集成和預處理來保證數(shù)據(jù)質量，主要步驟包括如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)集成與預處理過程

多源數(shù)據(jù)集成和規(guī)范化轉換：通過多系統(tǒng)和多種采集方式獲取需要的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一規(guī)范化的集成，保證數(shù)據(jù)的完整性、可用性、安全性等要求；非結構化數(shù)據(jù)轉換：由于所采集的數(shù)據(jù)中存在著較多的非結構化數(shù)據(jù)形式，需要利用文本識別、自然語言處理、語義分析等多種技術進行數(shù)據(jù)特征的提取和數(shù)據(jù)結構的轉換；數(shù)據(jù)質量評估：針對數(shù)據(jù)質量開展數(shù)據(jù)完整性、冗余、遺漏、偏差較大等問題的評估，避免由于數(shù)據(jù)質量較差導致分析結果偏差較大的問題出現(xiàn)；數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析挖掘重要的環(huán)節(jié)，通過基本的統(tǒng)計分析、聚類、關聯(lián)分析、時間序列等技術手段進行數(shù)據(jù)檢驗、缺失值修復等多種數(shù)據(jù)清洗過程。

數(shù)據(jù)的集成和清洗旨在將所收集的數(shù)據(jù)能夠完整的實現(xiàn)所要挖掘的價值，避免在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)中出現(xiàn)較大的偏差，導致結果可信度降低。

3.2 數(shù)據(jù)存儲與檢索

電網(wǎng)操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘與應用過程對數(shù)據(jù)處理分析應用有較高的性能需求，所以在數(shù)據(jù)儲存與處理技術上需要建立完善的高效儲存和應用分析基礎數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲存通常使用關系型數(shù)據(jù)庫或者并行數(shù)據(jù)庫，這種方法在處理大數(shù)據(jù)時已經(jīng)難以滿足現(xiàn)實問題的需求。針對現(xiàn)有儲存的缺陷，電網(wǎng)調度操作趨勢預測與應用的儲存系統(tǒng)將搭建滿足結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并且滿足可靠性高、容量大、速度快等多種要求的數(shù)據(jù)儲存與處理數(shù)據(jù)庫。除此之外，針對傳統(tǒng)方式下檢索速度慢、檢索困難等問題，設計基于增量檢索和動態(tài)索引的數(shù)據(jù)檢索方式，滿足資源利用率高、穩(wěn)定性好、容錯性好等特點的檢索需求。

3.3 調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘關鍵技術

調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘是基于經(jīng)典的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和融合挖掘算法技術。構建電網(wǎng)調度趨勢大數(shù)據(jù)分析平臺，將建模過程與內(nèi)存計算框架結合，形成多個分布式共同并行計算來提高計算速率，達到實時分析應用的需求。

由于調度分析挖掘所用到的數(shù)據(jù)具有的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類復雜、實時性要求較高等特點，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型單一的計算過程不能滿足較大計算量的實際需求，所以在電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘分析的過程中采用了經(jīng)典算法結合多點分布式并行計算的方法，使得在數(shù)據(jù)量不斷增大的情況下也能夠滿足較大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時計算要求。

電網(wǎng)調度作業(yè)趨勢大數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法包括：相關性分析、預測分析、灰色關聯(lián)分析、錯周期分析等。相關分析是研究數(shù)據(jù)變量之間的相關關系，通?？梢苑譃檎嚓P、負相關、曲線相關、無相關性等，例如電網(wǎng)調度操作趨勢研究中的調度人員操作時間趨勢與調度人員工作年限指標就是密切相關的，但兩個指標之間的相關程度則需要進行回歸分析來進行判斷；預測分析在電網(wǎng)調度操作趨勢研究中，強關聯(lián)的指標之間存在著內(nèi)在的關系，通過指標間的多次函數(shù)矩陣擬合方法，進行相關指標的預測，提前對目標指標進行預警；灰色關聯(lián)分析：是通過對含有不確定因素指標的系統(tǒng)進行預測的方法，針對指標因素之間的不同程度，用相同時間內(nèi)獲取的數(shù)據(jù)預測目標對象特征的一系列數(shù)值構建灰色預測模型，預測未來某段時間內(nèi)事物發(fā)展的趨勢，在電網(wǎng)調度操作趨勢預測研究中，可通過灰色預測模型對調度發(fā)受令人員操作時間趨勢，操作結果趨勢進行預測；錯周期分析：由于電網(wǎng)調度工作受時間周期、季節(jié)性變化等影響較大，可能會造成不同時間段的分析結果不同，綜合分析可能導致結果偏差較大，所以利用周期交錯的方式對調度操作趨勢進行分析，針對不同周期內(nèi)的數(shù)據(jù)分析結果差異進行評估，會發(fā)現(xiàn)不同季節(jié)周期內(nèi)的影響因素指標、分析結果存在著較大的差異，可以對未來電網(wǎng)調度操作趨勢進行周期差異化預測分析，使得更加符合實際應用需求。

3.4 調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘應用關鍵技術

在電網(wǎng)調度趨勢大數(shù)據(jù)挖掘成果的應用過程中可結合可視化展示、增強現(xiàn)實等技術，將實際成果輸出展示。

電網(wǎng)調度趨勢大數(shù)據(jù)挖掘分析的結果一般使用可視化技術方式實現(xiàn)，可視化分析技術涉及到展示圖形意義構建、人機交互設計、分布式認知等可視化認知理論。大數(shù)據(jù)分析可視化技術可以使得電網(wǎng)調度操作趨勢分析挖掘成果的應用人員能夠更加直觀清晰的了解實際數(shù)據(jù)反映的情況，發(fā)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)之間的關系、預測趨勢、實際偏差等，及時把控電網(wǎng)調度工作中的問題。

在電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘應用的可視化過程中，針對不同成果使用者建立不同的展示窗口，可在調度控制室實時展示監(jiān)測數(shù)據(jù)駕駛艙，使調度員能直觀掌握的電網(wǎng)具體情況，使用折線圖、柱形圖、餅圖、氣泡圖、雷達圖等多種展示方式不同的數(shù)據(jù)趨勢，正常數(shù)據(jù)與預警數(shù)據(jù)使用不同顏色進行區(qū)分。

增強現(xiàn)實技術的應用是為未來智能化調度工作開展奠定基礎，將現(xiàn)有的可視化展示數(shù)據(jù)結合增強現(xiàn)實技術和設備相結合達到不受時間、地點限制的電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析成果應用需求，滿足不同人員對可視化數(shù)據(jù)的差異化需求。

4 電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘應用探索

4.1 應用需求分析

在電網(wǎng)調度實際工作中，調度受令發(fā)令人員的操作是否順利，將直接影響檢修工作能否安全圓滿的完成，通常由于調度員操作時間過長、操作經(jīng)驗不足、工作環(huán)境不熟悉等因素導致的有調度責任的安全事故時有發(fā)生，直接威脅到人身、設備及電網(wǎng)安全運行，針對電網(wǎng)調度操作過程中的安全隱患進行的電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘研究，是有效解決當前問題的有效手段。

4.2 應用方向探索

4.2.1 人員管理

（1）人員操作趨勢監(jiān)測與預測

對調度員歷史調度操作、個人歷史培訓、實操演練等大量數(shù)據(jù)進行多維度的分析和關聯(lián)挖掘，從調度發(fā)令和受令人員操作時間趨勢、不同設備操作熟練度趨勢等多層面多目標對人員操作習慣進行預測，并將調度操作與人員技術能力進行匹配度分析，實現(xiàn)對人為因素造成調度操作失誤風險概率趨勢和操作習慣的實時預測監(jiān)管，提前預知風險，制定解決方案。

（2）調度人員工作考核

對調度員的考核一直只停留在人員工作年限、本月工作數(shù)量、培訓考試成績等傳統(tǒng)因素進行評判，通常是以月度、年度的方式進行，這種方式具有時間較長，考核結果準確度較低等問題的存在。針對傳統(tǒng)方式中的不足，結合調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘分析，為調度人員工作考核提供準實時的考核數(shù)據(jù)支持，做到調度人員工作動態(tài)考核評估。

4.2.2 設備調度操作趨勢分析

在電網(wǎng)調度操作過程中，針對不同的設備調度操作過程、操作難度、操作注意事項、所需時間、設備所處環(huán)境、作業(yè)風險、環(huán)境因素等進行分析挖掘，對設備調度操作趨勢進行評估分析，根據(jù)評估難度制定相應的作業(yè)流程、作業(yè)注意事項等提前防范措施，在調度工作分配時自動評估人員與調度操作之間的匹配度，預測該次操作的風險趨勢。

4.2.3 多部門協(xié)調應用

調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘分析結果不僅僅適用于調度工作中，更多的是可以通過系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)互通，實現(xiàn)分析挖掘結果共享，給其他部門提供如設備調度操作過程中的故障分析診斷、停電預測等一系列的高級應用，消除原有的信息孤島、各自為政的局面。

5 面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

5.1 面臨的挑戰(zhàn)

當前，電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析與應用已經(jīng)開展了初步的研究，如何完善研究的成果，滿足電網(wǎng)調度工作的實際需求，在管理和技術上還面臨著較多的問題需要解決。例如，現(xiàn)階段雖然能夠獲取多部門的數(shù)據(jù)，滿足基本的研究需求，但想要真正的實現(xiàn)研究目標，在數(shù)據(jù)方面還需要解決較多的數(shù)據(jù)難題，包括現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)實時聯(lián)動獲取，數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)轉換，數(shù)據(jù)質量提升等工作都需要進一步開展大量的協(xié)同工作，這就涉及到多學科交叉配合，學科交叉的復合型人才是當前電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘與應用急需的人才，人才的培養(yǎng)也是當前重要的難題之一；另一方面，現(xiàn)階段的研究成果應用需要得到實際的檢驗才能保證正確性，相關的管理部門協(xié)調溝通是否順暢，使用的效果如何，都是面臨的較大問題。

5.2 發(fā)展趨勢

雖然當前的研究還面臨著較多的技術和管理難題，但我們有理由相信在未來電網(wǎng)調度工作的研究會取得較大的進展。一方面，在未來5G技術、增強現(xiàn)實技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、邊緣計算技術、數(shù)據(jù)湖、AI 技術等技術的快速發(fā)展下，在電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)挖掘與應用過程中數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的采集、模型的快速分析、成果的應用展示、人機交互等都將取得較大的進步；另一方面，未來隨著電網(wǎng)信息化和智能化的建設取得偉大進展，電網(wǎng)調度工作無論是在技術還是管理上都將煥然一新，將為未來的調度操作大數(shù)據(jù)分析挖掘提供良好的研究環(huán)境。

6 結束語

電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析挖掘是大數(shù)據(jù)技術在電網(wǎng)調度的重要應用探索，在智能電網(wǎng)建設的背景下顯得尤為重要，可以為電網(wǎng)調度工作中的人員管理、設備操作分析等提供智能化分析決策。

目前電網(wǎng)調度操作趨勢大數(shù)據(jù)分析挖掘與應用研究還處于起步和探索階段，數(shù)據(jù)的高效融合存儲，分析技術的研究落地都需要開展大量的工作，現(xiàn)階段的研究表明：大數(shù)據(jù)分析挖掘可在未來有效提高人員調度操作趨勢預測分析、設備操作趨勢預測分析、多部門數(shù)據(jù)協(xié)同應用的效率，在提煉歷史調度知識、個性化評價、調度操作趨勢分析等應用場景中表現(xiàn)良好，應用前景廣闊。