CN111768076A - 一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，包括如下步骤：步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；步骤2：基于电力***专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。本发明有效减少监控告警信号的处置确认时间，减轻运行人员的工作压力，提高电网的监控管理水平。

Description

一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法

技术领域

本发明属于电力***技术领域，尤其涉及电网事件的智能监控分析技术。

背景技术

随着我国电网的飞速发展、调控一体化模式的推广，大运行与大检修体系的渐进融合，调度机构增加了设备集中监控职能，电网调度中心的生产指挥中枢作用更加突出，对电网监控相关数据的质量也提出了更高的要求。调控中心集中监控变电站的数量剧增，一、二次设备监控信号在调度主站集中监控，单日产生监控告警信号数量达到万级，且信号因维护人员专业水平不同以及地方化经验差异存在着不标准不规范现象。面对海量的信号，完全依靠人工经验进行判别，存在告警信息无法进行有效监视的问题，可能因遗漏错过电网事件的感知关键信息。近年来，人工智能领域专家***、自然语言处理等人工智能理论和技术日益成熟，为建设智能感知电网运行状态，自主分析电网事件提供了技术可行性。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的技术问题就是提供一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，减少监控告警信号的处置确认时间，减轻运行人员的工作压力，提高电网的监控管理水平。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，包括如下步骤：

步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；

步骤2：基于电力***专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；

步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；

步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；

步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；

步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。

优选的，所述步骤1的实现方法包括如下步骤：

(1)依据集中监控信息规范中的标准信号，抽取不同的特征点做成映射表，建立告警信号匹配模型；

(2)对特征点权重进行调整，定义基于信号置信度的优先占位逻辑。

优选的，所述步骤2的实现方法包括如下步骤：

(1)基于调度规程及人工经验，结合电网运行数据及影响电网的各类因素，分析监控信号发出的原因；

(2)对监控信号的产生源头进行分析，建立各类事件的事件化模型，对于不同的接线方式、运行方式加以区分，建立不同的特征点模式匹配的标准事件模型库；

(3)针对检修调试事件，将遥信信息中变位信息进行提取，结合电网拓扑进行运行方式分析，辨识处于检修窗口的设备，提取、过滤检修调试信号；

(4)针对故障跳闸事件，以各个设备的跳闸出口类信号为分析起点，搜寻有效时间间隔内相关设备的分闸信息；确认为有效跳闸事件之后，进一步搜索跳闸相关信号，分析推演故障跳闸过程；

(5)针对电网操作伴生信号，提取开关、刀闸、地刀的分合闸信息，利用伴生信号规则库，辨识各操作相关的伴生信号，根据各个操作小事件关联的主设备，进行操作事件的合并，并利用操作票、检修申请进行信息校核；

(6)针对AVC控制事件,结合调压设备相关的开关分合操作，根据电网拓扑，结合遥控操作信息、AVC操作记录，整体进行判断。

优选的，所述步骤3的实现方法包括如下步骤：

(1)利用等效建模技术，对电网可能出现的各个因素及结果的情景事件集进行大数据演算，筛选其中关联性强、置信度高的组合，形成知识库；

(2)基于监控情景模型库，对标准事件模型库进行归纳、验证、提升，完善各种电压等级、接线方式、运行方式下电网事件的规则及特征点。

优选的，所述步骤4的实现方法包括如下步骤：

(1)对监控告警信号进行结构化分析，识别告警信号并进行信息剥离，剥离的信息包括厂站、电压等级、主设备名称、间隔编号、套别、保护型号；

(2)保留剔除结构化电网模型描述后的告警信号，基于标准信号特征点映射模型，获取告警信号对应的标准信号。

优选的，所述步骤5的实现方法包括如下步骤：

(1)基于监控告警信号解析结果，结合电网拓扑的运行方式分析，判断关联设备运行状态；

(2)通过在定期对接同步的历史状态断面进行遥信告警信号设备变位信息的状态叠加；

(3)结合遥测信息对设备运行状态进行交叉辨识确认；

(4)利用标准事件模型库将电网事件，按照检修调试、事故跳闸、操作伴生、AVC控制事件的顺序，分层次进行事件化分析识别。

优选的，所述步骤6的实现方法包括如下步骤：

(1)针对每例电网事件，以这类事件的关键信号为聚类起点，结合聚类分析中的判断标准因素，对事件相关的信号进行聚类，所述判断标准因素包括信号发生时间、信号所属设备的拓扑关系、信号和起始信号的关联程度；

(2)针对已经聚类归集到某一电网事件的监控告警信号，将不再重复进行分析或归类，在原告警信息记录中移除。

本发明基于人工智能领域中的专家***、自然语言处理技术，通过对监控相关数据进行结构化分析、交叉辨识清洗，将海量、杂乱的监控信号，以事件化的形式呈现，更加简洁、条理化事件的展现形式方便运行人员运行管理，使得运行人员将注意力集中在真正反馈设备问题的少量的有效告警上，有效减少监控告警信号的处置确认时间，减轻运行人员的工作压力，提高电网的监控管理水平。

本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：

图1为本发明具体实施流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1所示，一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，包括如下步骤：

步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；

步骤2：基于电力***专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；

步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；

步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；

步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；

步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。

其中，所述步骤1的具体实现方法为：

依据国网公司企业标准Q/GDW 11398-2015《变电站设备监控信息规范》中的标准信号，抽取设备类型、设备编号、电压等级、间隔类型、设备动作等作为特征点，特征点主要选取理解信号释义所必须的发出信号的设备的设备信息和告警对应的操作内容。对于标准信号“开关油压低分合闸总闭锁”，分类设备类型为开关或液压机构，特征点为“油压”、“闭锁”、“分/合闸”、“总闭锁”。后续匹配标准信号将按照间隔、设备分类并以特征点为匹配核心内容，预先定义匹配规则做成映射表，建立告警信号匹配模型，如“主变高压侧”、“主变高压”、“主变变高”、“主变高”等均映射至“主变高压侧”。

按照信息可信度高的信号优先占位，将实际监控信息点表和标准信号点表形成映射，结合专家人员经验，对特征点权重进行调整，定义基于信号置信度的优先占位逻辑。

所述步骤2的具体实现方法为：

基于调度规程及人工经验，结合告警信号、负荷信息、操作情况及环境因素等电网运行数据及影响电网的各类因素，分析监控信号发出的原因。

对监控信号的产生源头进行分析，建立检修调试、故障跳闸、操作伴生等各类事件的事件化模型，对于不同的接线方式、运行方式加以区分，建立不同的特征点模式匹配的标准事件模型库。

针对检修调试事件，将遥信信息中变位信息进行提取，结合电网拓扑进行运行方式分析，辨识处于检修窗口的设备，提取、过滤检修调试信号。

针对故障跳闸事件，以各个设备的跳闸出口类信号为分析起点，搜寻有效时间间隔内相关设备的分闸信息；确认为有效跳闸事件之后，进一步搜索重合闸出口、间隔事故总、全站事故总、合闸等信号，分析推演故障跳闸过程。

针对电网操作伴生信号，基于监控信号的关联设备、设备拓扑、电网运行方式、信号含义，结合信号的动作时间、复归时间，建立伴生信号规则库，提取开关、刀闸、地刀的分合闸信息，利用伴生信号规则库，辨识各操作相关的伴生信号，根据各个操作小事件关联的主设备，进行操作事件的合并。

针对AVC控制事件,结合电容器、电抗器等调压设备相关的开关分合操作，根据电网拓扑，结合遥控操作信息、AVC操作记录，整体进行判断。

所述步骤3的具体实现方法为：

利用等效建模相关技术，选取过去一段时间内历史监控告警数据及历史日志进行测试，如过去一年内某地区历史数据，对电网可能出现的各个因素及结果的情景事件集进行大数据演算，按照预定义的根据事件发生时可能产生哪些告警信号组合的事件化模型进行事件判别，并结合历史日志进行比对，确定判别出的跳闸、检修、AVC动作等事件是否有发生，并按照真实发生率/判别事件总数计算可靠率作为依据，筛选其中事件化模型准确，关联性强、置信度高的组合，判断依据为形成知识库，完善标准事件模型库。

基于设备监控业务通常关注的电网跳闸、电网异常缺陷、设备检修调试、AVC自动调压等事件，结合业务关注点形成监控情景模型库，对标准事件模型库进行归纳、验证、提升，完善各种电压等级、接线方式、运行方式下电网事件的规则及特征点。

所述步骤4的具体实现方法为：

对监控告警信号进行结构化分析，识别告警信号中厂站、电压等级、主设备名称、间隔编号、套别、保护型号等信息并进行剥离，例如“XX变电站1#变A相本体风冷控制回路故障报警”，经过对干扰信息进行剥离，去除因信号具体来源的某某厂站信息、某某设备信息，留下表示信号真实释义的“本体风冷控制回路故障报警”的核心信息，此处核心信息与具体哪一个体设备无关，能够表示信号本身的含义。

保留剔除结构化电网模型描述后的告警信号，基于标准信号特征点映射模型，获取告警信号对应的标准信号，例如上文对应标准信号“主变本体风冷控制回路故障”。

所述步骤5的具体实现方法为：

同样的告警信号在不同的运行状态下，有着不同的含义，因此基于监控告警信号解析结果，需结合电网拓扑的运行方式分析，判断关联设备(如根据一次接线图可获知断路器两侧隔离开关)运行状态,通过在对接同步的历史状态断面进行遥信告警信号设备变位信息的状态叠加,因遥信可能存在的漏发、误发问题，初始断面需定期同步。

对于电网生产管理***中的设备状态，也有存在错误的可能性，需要结合遥测信息对设备运行状态进行交叉辨识确认，例如断开状态的开关，其电流、有功、无功应该为0，通过检查遥测信息，可以很大程度上增加设备状态判断的可信度。

利用标准事件模型库将电网事件，按照检修调试、事故跳闸、操作伴生、AVC控制事件的顺序，分层次进行事件化分析识别，将已辨识确认的告警信号从分析表中移除，避免影响后续统计分析。

所述步骤6的具体实现方法为：

针对每例电网事件，以这类事件分析的关键信号为聚类起点，例如，对于跳闸事件，带有“控制回路断线”的信号经常可以作为疑似跳闸事件发生的判断起点，对不同类型事件其事件化模型不同，因此起始信号存在差异，需按照事件化模型选定，以信号发生时间、信号所属设备的拓扑关系、信号和起始信号的关联程度等综合因素作为聚类分析中的判断标准，对事件相关的监控告警信号完成聚类。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (7)

1.一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；

步骤2：基于电力***专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；

步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；

步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；

步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；

步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。

2.根据权利要求1所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤1的实现方法包括如下步骤：

(1)依据集中监控信息规范中的标准信号，抽取不同的特征点做成映射表，建立告警信号匹配模型；

(2)对特征点权重进行调整，定义基于信号置信度的优先占位逻辑。

3.根据权利要求1所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤2的实现方法包括如下步骤：

(1)基于调度规程及人工经验，结合电网运行数据及影响电网的各类因素，分析监控信号发出的原因；

(2)对监控信号的产生源头进行分析，建立各类事件的事件化模型，对于不同的接线方式、运行方式加以区分，建立不同的特征点模式匹配的标准事件模型库；

(3)针对检修调试事件，将遥信信息中变位信息进行提取，结合电网拓扑进行运行方式分析，辨识处于检修窗口的设备，提取、过滤检修调试信号；

(4)针对故障跳闸事件，以各个设备的跳闸出口类信号为分析起点，搜寻有效时间间隔内相关设备的分闸信息；确认为有效跳闸事件之后，进一步搜索跳闸相关信号，分析推演故障跳闸过程；

(5)针对电网操作伴生信号，提取开关、刀闸、地刀的分合闸信息，利用伴生信号规则库，辨识各操作相关的伴生信号，根据各个操作小事件关联的主设备，进行操作事件的合并，并利用操作票、检修申请进行信息校核；

(6)针对AVC控制事件,结合调压设备相关的开关分合操作，根据电网拓扑，结合遥控操作信息、AVC操作记录，整体进行判断。

4.根据权利要求1所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤3的实现方法包括如下步骤：

(1)利用等效建模技术，对电网可能出现的各个因素及结果的情景事件集进行大数据演算，筛选其中关联性强、置信度高的组合，形成知识库；

(2)基于监控情景模型库，对标准事件模型库进行归纳、验证、提升，完善各种电压等级、接线方式、运行方式下电网事件的规则及特征点。

5.根据权利要求4所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤4的实现方法包括如下步骤：

(1)对监控告警信号进行结构化分析，识别告警信号并进行信息剥离，剥离的信息包括厂站、电压等级、主设备名称、间隔编号、套别、保护型号；

(2)保留剔除结构化电网模型描述后的告警信号，基于标准信号特征点映射模型，获取告警信号对应的标准信号。

6.根据权利要求5所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤5的实现方法包括如下步骤：

(1)基于监控告警信号解析结果，结合电网拓扑的运行方式分析，判断关联设备运行状态；

(2)通过在定期对接同步的历史状态断面进行遥信告警信号设备变位信息的状态叠加；

(3)结合遥测信息对设备运行状态进行交叉辨识确认；

(4)利用标准事件模型库将电网事件，按照检修调试、事故跳闸、操作伴生、AVC控制事件的顺序，分层次进行事件化分析识别。

7.根据权利要求6所述的一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，其特征在于：所述步骤6的实现方法包括如下步骤：

(1)针对每例电网事件，以这类事件的关键信号为聚类起点，结合聚类分析中的判断标准因素，对事件相关的信号进行聚类，所述判断标准因素包括信号发生时间、信号所属设备的拓扑关系、信号和起始信号的关联程度；

(2)针对已经聚类归集到某一电网事件的监控告警信号，将不再重复进行分析或归类，在原告警信息记录中移除。

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