顧明煜，丁雪峰，江紅成，花 冉，趙 軍

（國網江蘇省電力公司南通供電公司，南通 226001）

0 引言

變電站是電力能源傳輸系統(tǒng)中的重要一環(huán)。變電站所涉及的電力生產是一項復雜、高綜合性的業(yè)務流程，所需處理的數(shù)據(jù)內容數(shù)量多、離散性強［1］。變電站進廠檢修的必要條件是工作票，工作票是指在進場工作前由項目負責人按照工作任務要求對現(xiàn)場進行風險辨識，按工作內容要求確定檢修人員、范圍、工作時間等，并將采取的安全措施填寫所成的票據(jù)。工作票可防止盲目性誤操作，確保檢修過程順利進行，提高檢修作業(yè)的安全可靠性。變電檢修工作票是使檢修全過程各工序之間科學協(xié)調和有序推進，真正達到預防為主，實現(xiàn)事故為零的目標［2］。工作票所涉及的知識體量十分龐大，利用傳統(tǒng)技術僅僅依靠鍵值對匹配的方式去數(shù)據(jù)庫中篩選開具工作票的方式，不僅對服務器性能的要求十分苛刻，而且匹配一個變電站每條線路的數(shù)據(jù)關系就需要花費很多的時間。

當前已有的工作票系統(tǒng)雖然已經能夠開具一些簡單通用的工作票，但對于高壓電力電纜工作所需要的第一種工作票，目前還不能有效包含站內的具體安全措施，需要人工介入增補變電檢修第一種工作票，使得開票和許可流程變得復雜，快速入站檢修需求與嚴謹工作票管理要求之間的矛盾日益突出。

本文系統(tǒng)利用規(guī)則映射、人工智能、全文檢索等相關技術，結合全文檢索技術具備的高并發(fā)處理能力、快速檢索性能［3］，將繁瑣龐大的工作票開具流程交由全流程自動化方式去實現(xiàn)，用一種基于數(shù)據(jù)表的新方法實現(xiàn)作業(yè)票管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流轉［4］。在實際生產工作中，變電站檢修負責人只需要提供工作計劃中對應停電間隔的一次接線圖紙，由機器智能映射出各個設備的安全措施，生成對應的工作票，以實現(xiàn)工作票的快速生成、生產管理系統(tǒng)的自動填報，協(xié)助配網運維人員高效、便捷地完成工作票系統(tǒng)錄入工作，保障工作票規(guī)范、準確［5］。

1 模型框架

1.1 工作流程及推理策略

成票推理算法的核心是將設備規(guī)則和工作計劃表中設備一一映射，從而推理成工作票安全措施。工作票自動成票的過程最重要的一個環(huán)節(jié)是根據(jù)設備規(guī)則表推斷出每條工作計劃中停電間隔重要設備關系及其屬性、電氣設備表的安全措施。即變電檢修人員上傳一條工作計劃后，從工作計劃中解析對應的變電站名稱、停電間隔范圍、工作設備和工作任務，結合設備規(guī)則表推理得出標示牌，斷開開關等安全措施，最后將所有推理出來的安全措施整理到工作票頁面上。

圖1 工作票成票算法流程圖

1.2 規(guī)則表

電氣常量規(guī)則表，是指將電站不同種類的設備和不同種類的工作，按其所屬的類別和名稱進行排列，方便后續(xù)進行檢索和分詞時能夠快速匹配到。結構見表1。

表1 電氣常量規(guī)則表

停電間隔規(guī)則表，是指變電站某個停電間隔內所有設備組成的關系集合映射，方便后續(xù)對線路進行解析時，加載該停電間隔內的所有設備。結構見表2。

表2 停電間隔規(guī)則表

工作票規(guī)則表，是指不同設備和安全措施文本組成的關系集合映射，方便后續(xù)整理工作票頁面的安全措施。結構見表3。

表3 工作票規(guī)則表

2 算法實現(xiàn)

2.1 全文檢索技術

全文檢索大致分為索引創(chuàng)建和搜索索引兩個過程。索引創(chuàng)建是利用分詞組件將文檔切分（split）一個個單詞、去除停詞（通過與停詞集合的比對，存在于分詞組件中）、去除標點、最后獲取詞元。搜索索引指當用戶輸入一個檢索短語后，對檢索短語進行的詞法分析：①關鍵字比對（內置關鍵字庫），如不是關鍵字則作為普通詞處理；②語法分析，將語句根據(jù)語法規(guī)則形成語法樹。

本文利用文件系統(tǒng)中已經存在的變電站規(guī)則表數(shù)據(jù)，通過POI 工具首先加載表格中表單的內容，分詞組件對不同文檔進行切分，根據(jù)常見的切分規(guī)則對表格中相應的數(shù)據(jù)進行切分，加載到全文檢索引擎內存中，開票時利用工作計劃中的“變電站+停電間隔+工作內容”形成查詢語句，進行后續(xù)的搜索過程。

2.2 基于統(tǒng)計的機器學習分詞算法

2.2.1 算法流程

該分詞方法基于人工標注的詞性和統(tǒng)計特征，對文字進行建模，即根據(jù)觀測到的數(shù)據(jù)（標注好的語料）對模型參數(shù)進行訓練，在分詞階段再通過模型計算各種分詞出現(xiàn)的概率，將概率最大的分詞結果作為最終結果。機器學習是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果［6］，機器學習應用到分詞算法中即衍生了基于統(tǒng)計的機器學習分詞算法。算法描述如下：

假定句子S（W1，W2，…，Wn），Wi代表詞，其概率為P（S）=P（W1，W2，…，Wn）根據(jù)條件概率公式，每個詞出現(xiàn)的概率等于之前每個詞出現(xiàn)的條件概率相乘。

但是這樣計算量太大，句子越長越麻煩，因此Andrey Markov 提出了一種簡化方法，即馬爾可夫假設：假設任意一個詞出現(xiàn)的概率只與它前面的一個詞有關。

這就是二元模型（Bigram Model），相應的高階語言模型即任意一個詞Wi出現(xiàn)的概率只與它前面的i-1個詞有關。元數(shù)越高越準確，但相應越復雜、越難實現(xiàn)。

2.2.2 具體實現(xiàn)

本文采用三元模型，在統(tǒng)計量足夠大的情況下，任意詞的出現(xiàn)概率描述如下：

P（Wi|Wi-1）=P（Wi-1，Wi）/P（Wi-1）= 聯(lián)合概率/邊緣概率=兩個詞一起出現(xiàn)的次數(shù)/單個詞出現(xiàn)的次數(shù)

系統(tǒng)中需要對設備名稱、設備類型等名詞進行分詞，以獲取最簡短和最精準的詞語，方便檢索出最匹配的規(guī)則表，就需要根據(jù)上述算法分詞，去除干擾檢索效率的詞語，通常形容詞、地名、符號等信息可以通過該分詞算法去除，得到最大概率的短詞。例如：“110 kV 華慶745 開關”通過分詞算法，拆分成“110 kV”“華慶745開關”短語，把這兩個任務分開處理，也就是不同任務使用不同的處理策略或兩個任務按時間順序先后被處理［7］，后續(xù)通過檢索技術可以大大縮小檢索的時間。

2.3 基于設備規(guī)則的成票推理算法

工作票內容包括停電間隔內工作地點及設備雙重名稱、工作內容，應拉斷路器（開關）、隔離開關（刀閘），應設遮攔、應掛標示牌及防止二次回路誤碰等措施［6］。

技術路線描述如下：①建立停電間隔內設備的映射規(guī)則：首先將每種設備類型對應的關鍵字、名稱、別名、屬性的關系一一映射，將工作類型的關鍵字、名稱一一映射，對于一個變電站解析出來的停電間隔應該有其詳細的設備映射；②建立設備的工作票規(guī)則。

具體實施步驟如下：①任務開始時，初始化設備規(guī)則表，利用文本檢索的方式，從規(guī)則表中用POI 工具讀取表格中每個設備類型，依次加載到JVM 內存中；②初始化工作規(guī)則表，利用文本檢索的方式，從規(guī)則表中以POI 工具讀取表格中每個工作類型，依次加載到JVM 內存中；③初始化電氣常量規(guī)則表，將上述兩步初始化出來的設備規(guī)則表和工作規(guī)則表封裝到電氣常量規(guī)則表中；④解析用戶提交的工作計劃表項之工作內容，主要是檢查：之前的頓號是不是停電間隔，如果是，再次拆分；⑤初始化停電間隔規(guī)則表，對停電間隔內容的設備名稱、相鄰名稱以及屬性進行解析；⑥構造停電間隔內設備的設備屬性和相鄰關系表，依次遍歷該停電間隔內的設備屬性和相鄰關系；⑦匯總電氣表內所有設備，根據(jù)設備全稱獲取設備對象信息體，封裝成設備的集合，同時需要對重復的設備進行去重；⑧構造相鄰關系表項的相鄰設備信息，根據(jù)前面得到的停電間隔內的設備相鄰關系表，再次迭代出相鄰設備的信息；⑨將電氣表內的所有設備信息以及相鄰設備信息封裝到電氣表字典中；⑩得到電氣表字典中信息后，通過每個設備所屬的設備類型從工作票規(guī)則表中關聯(lián)對應的安全措施文本，將所有安全措施文本一一填充到工作票的內容頁面，再通過POI工具替換標記符，生成工作票文本。

2.4 軟件實現(xiàn)

算法系統(tǒng)軟件流程圖如圖2所示。

圖2 軟件流程圖

3 展示及測試

為驗證工作票生成算法的有效性，需要輸入實際工作計劃表進行測試。下面以某110kV變電站為例，進行說明。變電站局部接線圖如圖3所示。

圖3 變電站局部接線圖

3.1 電氣常量規(guī)則表

根據(jù)電氣圖，整理生成電氣常量規(guī)則表，部分如表4所示。

表4 電氣常量規(guī)則表

3.2 停電間隔規(guī)則表

根據(jù)電氣圖生成110 kV 變電站的設備類型表，生成后的部分規(guī)則如表5所示。

表5 停電間隔規(guī)則表

3.3 工作票規(guī)則表

生成工作票規(guī)則表，生成后的部分規(guī)則如表6所示。

表6 工作票規(guī)則表

3.4 工作計劃

上傳變電站對應實際檢修工作計劃，列出部分測試數(shù)據(jù)如表7所示。

表7 工作計劃表

3.5 測試指標

考慮測試結果的準確性和有效性，提供10個變電站，每個變電站提供20 條工作計劃進行測試。通過統(tǒng)計測試項目的分詞準確率，工作任務推理準確率，安全措施推理準確率，平均生產時間，得出如下結果。

表8 工作票規(guī)則表

3.6 生成工作票

在前端界面上點擊開票，生成該條工作計劃表所對應的工作票，依次可以從生成的工作票界面上找到以上工作計劃表中的變電所，以及所解析出來的工作設備和安全措施，在上述的規(guī)則表中都能夠一一找到對應映射關系。

圖4 工作計劃圖

圖5 工作票圖

4 結語

本文針對電力行業(yè)的變電站檢修工作任務，從工作計劃表著手，基于“工作設備+工作任務”邏輯推導，設計實現(xiàn)了基于設備規(guī)則的開票算法。系統(tǒng)算法通過預定義的設備規(guī)則表，通過解析設備類型（開關、流變、壓變、避雷器、主變、刀閘等設備），及設備類型的安全措施，通過檢索的方式自動生成工作計劃所需安全措施。系統(tǒng)測試表明，本算法具備開具變電站檢修任務工作票的功能，已達到了算法和軟件所設定目標。