CN102638100A - 地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了属于电力***调度自动化领域的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法。本发明采用模式识别方法实现自动辨识异常告警信息所处厂站区域的天气情况，以确定信息处理的模式。本发明的有益效果为：本发明通过实现在实时态下设备异常告警信息的智能关联分析与辅助决策，以及在研究态下历史告警信息处理的回放和对手动设定信息的实时处理，大大缩短了异常处理时间，降低了事故发生率，给调控人员提供更为实时、丰富和智能化的辅助决策支持，保障了电网的安全、优质、经济和稳定运行。
Description
技术领域
本发明属于电力***调度自动化领域，尤其涉及地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法。
背景技术
设备异常告警信号主要指电网的一、二次设备在电网发生故障前提前发出的一些告警信号，如主变冷却器故障、主变过负荷、断路器SF6气压低报警、保护告警、接地告警等。此类告警信号上送到调度中心时，预示着电力***目前处于危险运行状态，提醒调度运行人员必须及时采取措施消除引发告警的隐患，此时电力***运行并没有发生明显异常，预警信号往往夹杂在正常报警信号中，不容易被调度运行人员识别并加以处理，从而最终发展为***故障。同时由电力于设备的告警信号数量巨大而且种类繁多，不同设备告警信息的处理方案也不尽相同，这样就对集控和调度运行人员的业务素质提出了较高要求，随着网络规模的不断增加，运行人员的工作压力越来越大，遗漏或者忽视设备告警信号而导致***发生故障的风险也越来越高。
目前，国内外对电网设备异常告警信号智能处理***研究还不多见，大多集中在变电站的设备异常告警信息处理方面，大都是在信息分层、分类方面进行了优化，很少有对信号的关联性分析，更缺乏特殊天气情况下采用不同处理模式技术，不具备智能分析与诊断、辅助决策的能力。现有的变电站监控告警专家***对告警信号的推理主要包括单一事件推理和综合事件推理，采用的推理方式分别为简单的单步推理和模糊推理法，模糊推理法虽然适应性好，能应对不同型号、构造的设备，但易受误遥信的干扰，推理的精度差，造成推理不够准确，不能有效减少调度员处理异常的时间。
由于同一间隔或同一单元设备告警信号具有逻辑关联性，故关联信号定义为一段短时间内，变电站的某一间隔或某一单元设备连续发生多个告警信号，这些连续发生信号是一个存在关联的有机整体。对这类综合事件调度员很难在短时间内判定为某个设备异常引起，并及时排除，阻止其发展为***故障。因此，需要借助于设备异常信号的智能关联分析与诊断方法综合推理判断，诊断出异常告警的原因并给出相应的处理策略，这对提高监控人员的监视质量，即提高监控人员对异常情况判断及处理的快速性和准确性，具有重要的现实意义。
发明内容
本发明目的在于解决以上问题，提供一种地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，以实现地区电网在不同天气情况下(台风天气和正常天气)对设备异常告警信号的关联分析与诊断，并辅助决策支持。
本方法以软件模块的方式嵌入到调控中心的告警信息处理***中，包含实时态和研究态两种运行状态，实时态下从告警信息处理***中实时获取预处理过的设备异常告警信息和故障信息，有效的保证了信息分析的完整性与真实性；研究态下，获取历史告警信息或手动模拟设定异常告警信息和故障信息，分别实现信息处理的历史回放和丰富调度员知识和经验。
地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法包括以下步骤：
1)接收来自告警信息处理***的故障信息，根据设定的模式时间内监控故障信息中输电线路开关跳闸数量，判定开关所属厂站是否处于台风情况下，标记这些厂站异常告警信息处理模式，这些厂站默认情况下为正常模式；
2)接收来自告警信息处理***的异常告警信息，根据设定的关联分析时间内按关键字提取技术自动辨识并标记告警信息的优先级，同时分间隔或分单元存入具有层次模型的实时库中；
3)扫描步骤1)中的执行结果，确定厂站模式是否有更新，对处于台风模式和正常模式的厂站告警信息分别进行处理；
4)对告警信息处理的优先级排序，处于台风模式下的厂站信息优先处理，同时按信息本身的优先级确定其所在间隔或单元处理顺序；
5)根据步骤4)获得的信息处理顺序，将其按照事例库中处理前的事例描述结构依次描述为一个事例，并结合事例库采用最近相邻检索策略检索相似事例，判断相似度是否符合要求；
6)如不满足步骤5)的相似度要求，结合知识库专家知识按照因果关系推理机制分析信息的关联性，并给出设备异常告警原因及相应处理策略，上送监控***告警窗显示；
7)如满足步骤5)的相似度要求，则直接给出推理结果，并上送监控***告警窗显示；
8)结合步骤6)的处理结果，将其按照事例库中处理后的事例描述结构描述成新事例或对原有事例进行修改，并存入事例库中，同时生成分析报告。
所述知识库中建立有关键字优先级映射表，表结构包括编号、关键字、台风模式下优先级、正常模式下优先级。
所述优先级的高低根据信息的重要性确定，若不处理会立即引发事故的异常信息优先级高，短期内不会照成事故的信息优先级低。
所述实时库具有层次模型，实时库包含电网一次模型、二次模型、专家知识以及关联分析的中间结果。
实现优先级高的重要信息优先处理；顺序依次按照厂站模式、电压等级、间隔或单元的优先级排列，间隔或单元的优先级确定是指：以其中信息的最高优先级为标记形成信息处理队列。
采用基于规则和事例的混合推理方式分析告警信息的关联性；
基于规则的推理方式采用基于图论的方法，利用产生式规则描述专家***知识，根据异常现象关系，形成因果关系树，按照因果关系拓扑图经拓扑分析处理关联告警信息，因果关系存于知识库中，其中知识库中还包含因果关系的关联关系规则、按设备异常信息类型设定信息处理优先级和进行关联分析所必须的知识；
基于事例的推理方式采用最近相邻策略检索事例库，即将异常信号编号转换成布尔类型以计算目标事例与源事例的相似度，根据相似度的大小选取1-3个最相似的事例列出，给出推理结果和处理方案。
所述知识库和事例库均以商用SQL库为基础来构建，分别存放处理上送的设备告警信号所需领域的专门知识和告警信息处理后的案例；除关键字优先级映射表外，知识库和事例库中均包括事例描述表、异常信号处理规则表、因果关系表、历史告警信息表等相关关系表，用以对告警信息的关联分析与诊断。
所述推理结果和处理结果均显示在监控***的告警窗中的独立页面中，提醒调度员及时处理异常，辅助在线决策；将推理结果和处理结果保存为历史信息，作为关联分析推理反演的原始数据；同时记录推理过程，生成分析报告，以文件形式保存，以便运行人员分析总结经验。
所述设定的模式时间的范围为5-15s。
所述设定的关联分析时间的范围为3-10s。
所述方法适用于实时态和研究态，实时态下从告警信息处理***中实时获取预处理过的设备异常告警信息和故障信息，研究态下获取历史告警信息或者手动模拟设定异常告警信息和故障信息。
本发明的有益效果为：本发明通过实现在实时态下设备异常告警信息的智能关联分析与辅助决策，以及在研究态下历史告警信息处理的回放和对手动设定信息的实时处理，大大缩短了异常处理时间，降低了事故发生率，给调控人员提供更为实时、丰富和智能化的辅助决策支持，保障了电网的安全、优质、经济和稳定运行。
附图说明
图1是本发明实现结构图。
图2是实施例因果关系树。
图3是本发明程序流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1、图3所示，异常告警信息关联分析与诊断模块嵌入到调控中心的告警信息处理***中，包含实时态和研究态两种运行状态，实时态下获取实时异常告警信息和故障信息，研究态下读取历史告警信息。接收告警信息后，经信息预处理单元和推理单元处理，给出关联分析结果及相应处理措施，上送独立显示界面，辅助调度员决策。其中预处理单元包括信息优先级辨识、分间隔或单元存储、根据信息所处厂站区域天气自动识别处理模式，推理单元包括知识库和事例库以及规则和事例混合推理机。
地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法包括以下步骤：
1)接收来自告警信息处理***的故障信息，根据设定的模式时间内监控故障信息中输电线路开关跳闸数量，判定开关所属厂站是否处于台风情况下，标记这些厂站异常告警信息处理模式，这些厂站默认情况下为正常模式；
2)接收来自告警信息处理***的异常告警信息，根据设定的关联分析时间内按关键字提取技术自动辨识并标记告警信息的优先级，同时分间隔或分单元存入具有层次模型的实时库中；；
3)扫描步骤1)中的执行结果，确定厂站模式是否有更新，对处于台风模式和正常模式的厂站告警信息分别进行处理；
4)对告警信息处理的优先级排序，处于台风模式下的厂站信息优先处理，同时按信息本身的优先级确定其所在间隔或单元处理顺序；
5)根据步骤4)获得的信息处理顺序，将其按照事例库中处理前的事例描述结构依次描述为一个事例，并结合事例库采用最近相邻检索策略检索相似事例，判断相似度是否符合要求；
6)如不满足步骤5)的相似度要求，结合知识库专家知识按照因果关系推理机制分析信息的关联性，并给出设备异常告警原因及相应处理策略，上送监控***告警窗显示；
7)如满足步骤5)的相似度要求，则直接给出推理结果，并上送监控***告警窗显示；
8)结合步骤6)的处理结果，将其按照事例库中处理后的事例描述结构描述成新事例或对原有事例进行修改，并存入事例库中，同时生成分析报告。
为自动辨识告警信息的优先级，所述知识库中建立有关键字优先级映射表，表结构包括编号、关键字、台风模式下优先级、正常模式下优先级。
对不同厂站不同间隔的告警信息，采用关键字提取技术，确定处理的优先级，优先级的高低根据信息的重要性确定，若不处理会立即引发事故的异常信息优先级高，短期内不会照成事故的信息优先级低。
实时库具有层次模型，实时库包含电网一次模型、二次模型、专家知识以及关联分析的中间结果，提供各个过程间的数据交换。
实现优先级高的重要信息优先处理；顺序依次按照厂站模式、电压等级、间隔或单元的优先级排列，间隔或单元的优先级确定是指：以其中信息的最高优先级为标记形成信息处理队列。
采用基于规则(RBR)和事例(CBR)的混合推理方式分析告警信息的关联性；使该方法具有自学习能力，克服了专家***知识获取“瓶颈”的问题。
基于规则的推理方式主要用于对存在因果关系的设备告警信息的处理，采用基于图论的方法，利用产生式规则描述专家***知识，根据异常现象关系(即一级因果关系)，形成因果关系树，按照因果关系拓扑图经拓扑分析处理关联告警信息，因果关系存于知识库中，其中知识库中还包含因果关系的关联关系规则、按设备异常信息类型设定信息处理优先级和进行关联分析所必须的知识；
基于事例的推理方式主要用于对某个或多个异常信息描述成一个事例，采用最近相邻策略检索事例库，即将异常信号编号转换成布尔类型(事例中存在该信号标为1，不存在为0)以计算目标事例与源事例的相似度，根据相似度的大小选取1-3个最相似的事例列出，给出推理结果和处理方案。
知识库和事例库均以商用SQL库为基础来构建，分别存放处理上送的设备告警信号所需领域的专门知识和告警信息处理后的案例；除关键字优先级映射表外，知识库和事例库中均包括事例描述表、异常信号处理规则表、因果关系表、历史告警信息表等相关关系表，用以对告警信息的关联分析与诊断。
推理结果和处理结果均显示在监控***的告警窗中的独立页面中，提醒调度员及时处理异常，辅助在线决策；将推理结果和处理结果保存为历史信息，作为关联分析推理反演的原始数据；同时记录推理过程，生成分析报告，以文件形式保存，以便运行人员分析总结经验。
设定的模式时间的范围为5-15s，设定的模式时间的长短需由用户根据现场运行情况及历史分析数据灵活设定。
设定的关联分析时间的范围为3-10s，设定的关联分析时间长短需由用户根据现场运行情况及历史分析数据灵活设定。
所述方法适用于实时态和研究态，实时态下从告警信息处理***中实时获取预处理过的设备异常告警信息和故障信息，研究态下获取历史告警信息或者手动模拟设定异常告警信息和故障信息。
下面是本发明的一个具体实施例：
如图2所示为本发明的程序实现流程图，以表1所示的某220kV变电站一段时间内收集的设备异常时序告警信号，说明本发明的推理分析过程。
表1设备异常时序告警信号列表
| 序号 | 年月日 | 时分秒毫秒 | 设备异常告警信号 | 厂站 | 间隔 |
| 1 | 20080416 | 75416715 | #1变冷却器故障 | 某变电站 | #1变 |
| 2 | 20080416 | 75418000 | #1变温度异常升高 | 某变电站 | #1变 |
| 3 | 20080416 | 75416600 | #1变油流故障 | 某变电站 | #1变 |
| 4 | 20080416 | 75417460 | #1变轻瓦斯保护动作 | 某变电站 | #1变 |
| 5 | 20080416 | 75417466 | #1变油位异常 | 某变电站 | #1变 |
接收到故障信号时序信息后，监控各线路跳闸次数，设定的模式时间为10s。
接收到设备异常信号时序信息后，检索关键字优先级映射关系表，标记告警信息的优先级。优先级是基于告警信息处理***的信号分类与规范设定的，正常天气情况下分为3级，设备全部或部分功能失效的信号优先级高，设备健康水平降低的信号优先级次之，其他告警信号优先级低。以变压器和断路器为例，异常信息关键字有：故障、消失、断线、闭锁、轻瓦斯、异常、未储能、泄露、报警，对应优先级为：1、1、1、1、2、2、3、3、3，数字越大优先级越低。当出现重复匹配时，以优先级最大标记。因此本实施例中接收的异常告警信息顺序标记为：1、2、1、2、2。
设定的关联分析时间为5s，本次异常告警信息都处在接收范围内，同时信息来源属于同一单元，故它们存入实时库的该变电站#1变中。此时扫描所有厂站的信号处理模式是否有更新，而设定的模式时间还没结束(本方法循环执行前两次，厂站模式没有更新，之后才有更新)，确定该厂站处于正常模式中。
按照优先级排序要求确定该单元内异常信号处理优先级为1。再将单元内异常信号描述为一个新事例(源事例)，事例描述结构为{1，2，3，4，5，a)，数字表示单元内信号的编号(此信号的编号是遥信定义表中信号标志唯一的点号，本实施例中假设编号即为时序表中序号)，字母表示前面信号所属的事例类型，如a表示变压器，b表示母线，c表示发电机，d表示线路断路器。然后采用最近相邻策略检索事例库，根据事例类型和事例长度找到对应的事例库事例(目标事例)，事例的长度按大于源事例长度的一半查找，查找事例中结果如表2所示，
接着进行相似度计算。将异常信号编号转换成布尔类型，即事例中存在该信号标为1，不存在标为0，根据二元变量取值关系来计算相似度，公式为其中Q表示事例中值都为1的属性个数；R表示事例Y中属性取值为0而事例X中属性取值为1的属性的个数；S表示事例Y中属性取值为1而事例X中属性取值为0的属性的个数；T表示事例Y中属性取值为0且事例X中属性取值也为0的属性的个数。
本实施例相似度计算值为0.9，符合要求(值为0.9以上)，推理结果和处理方案存入缓存中，因为没有完全匹配，故对剩余的告警信号查找由知识库中一次因果关系形成的存储于实时库中因果关系树，由拓扑分析看是否有因果关联关系，其中因果关系树如图2所示，知识库一级因果关系如表3所示，再根据异常信号处理规则表，如表4所示，给出推理结果和处理方案，推理结果为，变压器油位异常导致轻瓦斯保护动作。
最后综合给出推理结果和处理方案，上送告警窗，并按事例库表结构添加新事例，生成分析报告。若实施例中剩余告警信号不存在关联关系，则直接进行因果关系推理，得出结论并添加事例库。
表2事例描述表
表3因果关系表
| 编号 | 因异常编号 | 果异常编号 |
| 1 | 3 | 1 |
| 2 | 1 | 2 |
| 3 | 5 | 2 |
| 4 | 5 | 4 |
表4异常信号处理规则表
对于其他实时或历史告警信号的推理过程与本例类似，只是具体的判断逻辑不同。
本发明采用模式识别方法实现自动辨识异常告警信息所处厂站区域的天气情况，以确定信息处理的模式。由于在实际发生台风情况下，输电线路受影响最为严重，因此***运行时执行对输电线路开关跳闸数量的监控，当线路中在一定时间内开关跳闸次数明显多于正常情况的设定值时，由拓扑分析找到对应区域的厂站，将这些厂站设定为台风模式，在设备异常告警信息智能处理子***中，异常告警信息的处理按台风模式处理，待***监控的开关跳闸次数在正常范围内时，各台风模式下厂站立即转为正常模式。其中的一定时间即为设定的模式时间，设定的模式时间的长短需根据厂站台风情况下的历史信息和现场运行情况灵活设定，确保模式识别精确度。
要精确判断设备异常告警信息间的关联关系，给出诊断结果及处理策略，需要在接收异常告警信息缓冲区中截取一段时间内的信息作为推理依据，只对该时间段内的信息进行推理判断，这个时间段称为设定的关联分析时间。设定该关联分析时间是因为现场同时发生的几个信号在远方主站***中接收时时序上是存在一定偏差的，主要是由于自动化***信息处理造成的。设定的关联分析时间就是要躲过自动化***信息处理时间，但又不能太长，否则没有关联的信号也会被并入这一事例中。时间由用户根据现场运行情况灵活设定。
任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，它包括以下步骤：
1)接收来自告警信息处理***的故障信息，根据设定的模式时间内监控故障信息中输电线路开关跳闸数量，判定开关所属厂站是否处于台风情况下，标记这些厂站异常告警信息处理模式，这些厂站默认情况下为正常模式；
2)接收来自告警信息处理***的异常告警信息，根据设定的关联分析时间内按关键字提取技术自动辨识并标记告警信息的优先级，同时分间隔或分单元存入具有层次模型的实时库中；
3)扫描步骤1)中的执行结果，确定厂站模式是否有更新，对处于台风模式和正常模式的厂站告警信息分别进行处理；
4)对告警信息处理的优先级排序，处于台风模式下的厂站信息优先处理，同时按信息本身的优先级确定其所在间隔或单元处理顺序；
5)根据步骤4)获得的信息处理顺序，将其按照事例库中处理前的事例描述结构依次描述为一个事例，并结合事例库采用最近相邻检索策略检索相似事例，判断相似度是否符合要求；
6)如不满足步骤5)的相似度要求，结合知识库专家知识按照因果关系推理机制分析信息的关联性，并给出设备异常告警原因及相应处理策略，上送监控***告警窗显示；
7)如满足步骤5)的相似度要求，则直接给出推理结果，并上送监控***告警窗显示；
8)结合步骤6)的处理结果，将其按照事例库中处理后的事例描述结构描述成新事例或对原有事例进行修改，并存入事例库中，同时生成分析报告。
2.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述知识库中建立有关键字优先级映射表，表结构包括编号、关键字、台风模式下优先级、正常模式下优先级。
3.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述优先级的高低根据信息的重要性确定，若不处理会立即引发事故的异常信息优先级高，短期内不会照成事故的信息优先级低。
4.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述实时库具有层次模型，实时库包含电网一次模型、二次模型、专家知识以及关联分析的中间结果。
5.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，实现优先级高的重要信息优先处理；顺序依次按照厂站模式、电压等级、间隔或单元的优先级排列，间隔或单元的优先级确定是指：以其中信息的最高优先级为标记形成信息处理队列。
6.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，采用基于规则和事例的混合推理方式分析告警信息的关联性；
基于规则的推理方式采用基于图论的方法，利用产生式规则描述专家***知识，根据异常现象关系，形成因果关系树，按照因果关系拓扑图经拓扑分析处理关联告警信息，因果关系存于知识库中，其中知识库中还包含因果关系的关联关系规则、按设备异常信息类型设定信息处理优先级和进行关联分析所必须的知识；
基于事例的推理方式采用最近相邻策略检索事例库，即将异常信号编号转换成布尔类型以计算目标事例与源事例的相似度，根据相似度的大小选取1-3个最相似的事例列出，给出推理结果和处理方案；
所述知识库和事例库均以商用SQL库为基础来构建，分别存放处理上送的设备告警信号所需领域的专门知识和告警信息处理后的案例；除关键字优先级映射表外，知识库和事例库中均包括事例描述表、异常信号处理规则表、因果关系表、历史告警信息表等相关关系表，用以对告警信息的关联分析与诊断。
7.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述推理结果和处理结果均显示在监控***的告警窗中的独立页面中，提醒调度员及时处理异常，辅助在线决策；将推理结果和处理结果保存为历史信息，作为关联分析推理反演的原始数据；同时记录推理过程，生成分析报告，以文件形式保存，以便运行人员分析总结经验。
8.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述设定的模式时间的范围为5-15s。
9.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述设定的关联分析时间的范围为3-10s。
10.根据权利要求1所述的地区电网设备异常告警信号关联分析与诊断方法，其特征在于，所述方法适用于实时态和研究态，实时态下从告警信息处理***中实时获取预处理过的设备异常告警信息和故障信息，研究态下获取历史告警信息或者手动模拟设定异常告警信息和故障信息。
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Granted publication date: 20140219 Termination date: 20170405 |