基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法与流程

1.本发明涉及电网监控信息调度方法技术领域，尤其涉及基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法。


背景技术：

2.目前，电力公司、供电公司各变电站一二次设备告警信息直接上传到调控中心主站ems系统，由ems系统的监控信息告警模块统一展示，调控中心监控员主要通过ems系统监视所有变电站设备运行状况，处理电网发生的各类故障及异常告警。
3.随着变电站综合自动化水平的不断提高及电网规模的不断扩大，主站接受来自变电站的一次、二次设备信息越来越多，造成监控的告警信号量大、顺序杂乱、逻辑性差、低效信号多，尤其电网故障时，短时间大量刷屏，以致监控员往往无法快速判断和处理，对及时发现故障、判断故障、处置故障带来了难度。
4.同时，随着工业用电或是居民生活用电急速增加。使线路或变压器处于重载甚至超载运行状态中，引发电网高峰负荷时段限负荷的情况时有发生，带来了巨大的经济损失，用户用电的可靠性也难以保证。供电可靠率、重载设备占比、线路重载比率等也是电网投资的技术效益指标。
5.目前监控告警信息完全依靠监控员7*24小时的人工监控，难以保质保量完成繁重的海量信号监控任务，当前监控信息告警模块无法快速分辨并提取故障判断的关键信息，依靠监控员人工判别需耗费大量的时间精力，监控员的处置效率低、工作压力十分巨大。
6.事故分析、判别和处置方法的制定的不及时和缺乏准确性，增加事故处理的难度，延长了事故处置和恢复供电时间，造成供电损失，一些设备故障、缺陷的未及时发现、疏忽或遗漏，容易造成设备缺陷遗漏而得不到及时处理，最终因为延误造成设备故障、设备彻底损坏或发展成更大的电网事故，造成较大的经济损失。


技术实现要素：

7.本发明正是针对现有技术存在的不足，提供了基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法。
8.为解决上述问题，本发明所采取的技术方案如下：
9.所述基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法，包括以下步骤：
10.步骤一：监控信号事件化；
11.在变电站上送的监控告警信号中，信号之间存在关联关系，将这些具备关联关系的信号一起上送时，能够反映出变电站或设备正在发生的事情，利用信号分析单元构建技术，将对象化信号以信号所属一次设备为基础物理单元、以事件相关设备为组合单元、以信号上送时间窗为时间单元构建时空分析集合，将所有具备关联关系的信号进行组合，通过对信号进行关联分析归纳，形成对一个设备事件的判断，将监控系统中原来以仅以时序排列展示的散乱信号以“设备事件”的形式进行展示。
12.通过事件化的压缩，在不损失原有信号的基础上，最大化减少告警信息的展示数量，同时基于信号推演知识库提取信号间的关联关系，将杂乱无章的信息整合为智能化的分析结果提供给监控人员，事件包括事故事件、异常事件、变位事件、试验事件和其他事件。
13.步骤二：事故跳闸事件智能诊断分析；
14.对于分析出的事故跳闸事件，进行实时的全网拓扑分析，并计算各一次设备负荷影响情况重载情况，分析展示出其影响的范围，并能统计出丢失的负荷、失压的母线，能直观的给监控员体现跳闸对电网的实时影响，方便进行事故分析。
15.步骤三：监控信息事件化仿真；
16.通过提取历史的信号事件分析结果，将其按照设备类型、事件类型标注为某类典型事故，在需要仿真时进行仿真回放，让监控员能对事件发生过程进行追忆。
17.步骤四：基于自然语义解析的监控信号对象化；
18.利用自然语义解析技术，识别监控告警信息文本，并在分析监控信号文本的基础上，定制其解析样本，并对解析样本进行训练，从而实现各类监控信号的对象化，将文本描述的告警信息形成计算机能够理解的对象化数据。
19.步骤五：事件过程智能监视；
20.对事件的整个演变过程进行跟踪监视，监视类型包括：临时关注、关注、跟踪、取消关注等，根据监视类型系统区分监视强度短暂跟踪、持续关注等，从而实现对设备故障、设备缺陷的持续跟踪。
21.步骤六：系统提供对各类事件重点关注设定，可对监控员设定的重点关注事项进行智能推荐，在界面中只展现监控员需要重点关注的事件信息，主要是事故跳闸事件、动作未复归或延迟复归事件、信号频发等重要关键事件、设备重载分析等，过滤了低效、无效的信号事件，大幅度减少监控信息的关注信息量，各事件展现的信息都是一目了然结论信息，相当于告警信息监盘助手。
22.步骤七：智能处置决策，包括构建典型信息知识图谱、构建告警信息基础知识查询功能和构建事件分析处置方法。
23.进一步的，在所述步骤七中，所述构建典型信息知识图谱：在告警信息二次对象建模的基础上，按照信号所属的二次装置、二次部件、继电器、功能，确定各类典型告警信息，并梳理各类典型的监控信的信息意义、原因分析、源端设备典型图片、构成原理及逻辑框图以及可能造成的后果和风险，通过知识抽取技术，从这些半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素；利用深度学习技术将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量，进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联；通过知识融合，消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。
24.进一步的，在所述步骤七中，所述构建告警信息基础知识查询功能：主要是对各类典型的监控信号，在构建典型知识库的基础之上，可在线查询典型信号的信息意义、原因分析、源端设备典型图片、构成原理及逻辑框图以及可能造成的后果和风险，工作人员可随时学习和查阅，对其中的知识信息也可根据专家知识进行不断修正和完善。
25.进一步的，在所述步骤七中，所述构建事件分析处置方法：在事件分析的基础之上，抽取需要关注、跟踪和紧急处置事件，分析识别事件内原因重要告警信息、事件内顺序告警信息、关联设备顺序告警信息、伴随信息及发展趋势等信息特征，在专家知识库的基础
之上，进行综合的推理判别，智能组织形成一般、严重、紧急程度的各类事件的相应的合理处置方案；针对事故事件，实时跟踪电网事故发生前后的网络拓扑、运行方式的变化，迅速生成事故处置方案，对需要隔离的缺陷和故障设备，根据实际工况智能形成安全隔离范围和操作步骤，需要快速恢复供电的给出转电操作方案，处置方案的关键步骤的生成依据、判断条件以浮动窗口的形式展现，提高当值调度员进行方案审核的便利性和效率，处置方案生成后提供灵活的手段给调度员进行编辑记录，提高方案的实用性。
26.本发明与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：
27.本发明基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法，在不失关键信息的基础之上，形成信息的压缩和重点关键事件的集中展现、根据具体工况智能推送处置方案、持续跟踪和数据存储。对大量的设备历史负荷进行分析，分析负荷的变化规律，对设备的重载情况进行预警，依托安全接入平台，形成上下级纵向联动的自动处置，让监控人员成为流程处置中的决策者，从繁琐重复性工作中解脱出来，全面提升监控运行的效率和效益。
具体实施方式
28.下面将结合具体的实施方式来说明本发明的内容。
29.1、监控信号事件化
30.变电站上送的监控告警信号中，信号之间存在一定的关联关系，这些具备关联关系的信号一起上送时，往往会反映出变电站或设备正在发生的事情，我们利用信号分析单元构建技术，将对象化信号以信号所属一次设备为基础物理单元、以事件相关设备为组合单元、以信号上送时间窗为时间单元构建时空分析集合。将所有具备关联关系信号进行组合，通过对信号进行关联分析归纳，形成对一个设备事件的判断，将监控系统中原来以仅以时序排列展示散乱信号以“设备事件”的形式展示。
31.通过事件化的压缩，在不损失原有信号的基础上，最大化减少告警信息的展示数量，同时基于信号推演知识库提取信号间的关联关系，将杂乱无章的信息整合为智能化的分析结果提供给监控人员，事件包括事故事件、异常事件、变位事件、试验事件、其他事件。
32.1.1、事故类事件
33.事故类事件按照严重等级可分为事故跳闸事件、一般事故类事件。
34.在发生事故跳闸时，短时间内发生会大量信号，根据信号所属设备、信号类型、发生时间和顺序，事故分析模型可获取整个事故的演变过程，得出一个事故事件，并快速分析故障性质和定位故障设备，形成一个直观反映事故发生发展过程的事件链，解决无关联信号相互交叉的问题，降低处理事故的繁杂程度。
35.事故跳闸按照事故时间长短可分为：瞬时故障、延时故障、永久故障。在对事故事件分析时，主要提取信号中包含的故障设备、跳闸开关、相别、重合情况、保护动作等信息，形成事故事件的整体描述。
36.1.2、异常事件
37.异常事件按照部位类型可划分为一次设备异常、二次设备异常、回路异常、通信异常。
38.设备发生缺陷时，异常信号通常都是交叉显示，通过对信号所属的一次设备、二次元部件以及信号发生的时间频次等进行相关性分析，形成反映设备缺陷的异常事件，辅助
监控员进一步处理。目前设备缺陷主要通过未复归事件、频发事件分析获取。
39.1.3、越限事件
40.遥测监视包括越限事项，电网稳定断面监视，电网母线电压监视。母线电压监视各限值支持监控员手动录入，随时更新。实时数据越上下限时界面上会以不同颜色区分，同时以告警声音通告。全部母线电压监视在同一个界面展示，方便监控员同时监视不同厂站的电压越限情况。
41.针对电网的越限信息，都单独形成一次事件记录，提供痕迹化查看功能。
42.1.4、变位事件
43.一次设备(如开关)、二次设备(如压板、远方就地把手、备自投充电完成)等位置发生改变时，除变位信号外，通常也会上送伴生信号，通过将这些信号分析为变位事件，进一步压缩信号数量减少干扰信号。
44.1.5、告知事件
45.由告知类信号形成事件，由于其为监控员不关注信号，对此分析出的事件做不提醒处理。监控员可在需要时查看相关信号，确保所有告警信号不遗漏。
46.1.6、试验事件
47.试验事件是处于试验检修状态的间隔发生的信号，区分检修事件及调试事件。通过分析归纳出电气实验时发出的信号，避免对其他信号的干扰，分别以检修事件及调试事件进行展示，监控员可在需要时查看相关信号，确保所有告警信号不遗漏。
48.1.7、告警信号与遥测量综合分析
49.针对告警信号的发生，对其所对应的相关的一次设备的遥测值的变化进行综合分析，一方面可判断告警信号的准确性，另一方面将遥测的变化纳入到事件的综合描述中，让监控员更全面准确的了解电网事件给设备带来的影响。
50.2、事故跳闸事件影响分析
51.对于分析出的事故跳闸事件，进行实时的全网拓扑分析，并计算各一次设备(主要为线路、主变)负荷影响情况重载情况，分析展示出其影响的范围，并能统计出丢失的负荷、失压的母线，能直观的给监控员体现跳闸对电网的实时影响，方便进行事故分析。
52.3、监控信息事件化仿真
53.通过提取历史的信号事件分析结果，将其按照设备类型、事件类型标注为某类典型事故，在需要仿真时进行仿真回放，让监控员能对事件发生过程进行追忆。
54.4、基于自然语义解析的监控信号对象化
55.利用自然语义解析技术，识别监控告警信息文本，并在分析监控信号文本的基础上，定制其解析样本，并对解析样本进行训练，从而实现各类监控信号的对象化，将文本描述的告警信息形成计算机能够理解的对象化数据。
56.5、事件过程智能监视
57.对事件的整个演变过程进行跟踪监视，监视类型包括：临时关注、关注、跟踪、取消关注等，根据监视类型系统区分监视强度短暂跟踪、持续关注等，从而实现对设备故障、设备缺陷的持续跟踪。
58.6、重点关注设定
59.系统提供对各类事件重点关注设定，可对监控员设定的重点关注事项进行智能推
荐。在界面中只展现监控员需要重点关注的事件信息，主要是事故跳闸事件、动作未复归或延迟复归事件、信号频发等重要关键事件、设备重载分析等，过滤了低效、无效的信号事件，大幅度减少监控信息的关注信息量，各事件展现的信息都是一目了然结论信息，相当于告警信息监盘助手。
60.7、智能处置决策
61.7.1、构建典型信息知识图谱
62.在告警信息二次对象建模的基础上，按照信号所属的二次装置、二次部件、继电器、功能，确定各类典型告警信息，并梳理各类典型的监控信的信息意义、原因分析、源端设备典型图片、构成原理及逻辑框图以及可能造成的后果和风险，通过知识抽取技术，从这些半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。
63.利用深度学习技术将实体的语义信息表示为稠密低维实值向量，进而在低维空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。
64.通过知识融合，消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。
65.7.2、告警信息基础知识查询功能
66.主要是对各类典型的监控信号，在构建典型知识库的基础之上，可在线查询典型信号的信息意义、原因分析、源端设备典型图片、构成原理及逻辑框图以及可能造成的后果和风险，工作人员可随时学习和查阅，对其中的知识信息也可根据专家知识进行不断修正和完善。
67.7.3、事件处置方案
68.在事件分析的基础之上，抽取需要关注、跟踪和紧急处置事件，分析识别事件内原因重要告警信息、事件内顺序告警信息、关联设备顺序告警信息、伴随信息及发展趋势等信息特征，在专家知识库的基础之上，进行综合的推理判别，智能组织形成一般、严重、紧急程度的各类事件的相应的合理处置方案。
69.针对事故事件，实时跟踪电网事故发生前后的网络拓扑、运行方式的变化，迅速生成事故处置方案，对需要隔离的缺陷和故障设备，根据实际工况智能形成安全隔离范围和操作步骤，需要快速恢复供电的给出转电操作方案。处置方案的关键步骤的生成依据、判断条件以浮动窗口的形式展现，提高当值调度员进行方案审核的便利性和效率。处置方案生成后提供灵活的手段给调度员进行编辑记录，提高方案的实用性。
70.在以上的基础上，进一步的：
71.基于安全接入平台的自动处置交互
72.电网发生事故或设备出现严重故障时，在事件化分析的基础上，系统智能抽取事件中的关键信息，从信号知识图谱中精准获取关键信息的处置方法，并通过语音提醒方式给出监控人员处理要点，为监控人员的信号处置决策提供辅助支撑，提升监控人员对异常故障的分析、决策及处理效率，促进了处理异常故障的规范化和标准化。同时通过安全接入平台将信息发布到变电抢修人员的智能终端上，抢修人员通过智能终端查看和回复处置过程，形成管理上的闭环。
73.单位提取
74.从设备台账信息中将信号所属的一次设备的管辖单位及运维单位导入系统中，在
发生电网事故或发生设备故障时，系统智能提取设备调管单位和运维单位信息。
75.智能交互监控决策
76.系统以智能语音合成的方式向监控人员提出自动处置决策建议，监控人员作为处置过程的决策者，通过密码确认后，由系统自动呼叫上级调管单位，自动汇报。
77.向上汇报完成后，系统经过监控人员确认，可再次向设备运维单位自动通知，利用自动电话语音通知，拨打现场人员手机，自动播放语音，确保现场人员接收故障通知，并基于安全接入平台，将故障信息发送现场人员。
78.现场人员进行相关检查后，对检查结果在现场app上进行回复，实现故障内容与检查人员、检查结果、处理措施的一一对应，实现处理流程的闭环管理。
79.自动归集
80.电网事故或设备故障的事件化描述、相关告警信息、监控处理过程，现场检查结果以及处理措施，将自动归集到本系统，形成记录存档，并可将信息共享到oms系统。
81.设备重载分析预测
82.电网海量数据抽取和处理
83.从ems系统抽取5年的各一次设备(主要为线路、主变)的历史负荷数据作为分析的原始数据，实现线上数据在线接入，线下手工导入。对采集海量数据中的噪声数据、数据缺失、量测异常等坏数据进行去除、替代或修补，对接入数据进行数据清洗，以满足负荷预测计算的要求。
84.设备负载率自动统计与展示
85.设定重载率限值70％，对年、月、日最大负载率进行抽取，形成所有设备的年度、月度、日“年最大负载率”“月最大负载率”“日最大负载率”数据分析结果。绘制年度负载率曲线，开发负载率展示功能，通过配置可以在同一坐标体系中展示近3年或者5年的(任意选取)日最大负载率曲线，直观的展示负荷的增长关系。
86.年最大负载率预测与展示的需求
87.抽象第i年设备运行参数值，对未来一年最大负荷的预测，利用线性回归分析方法对历史数据拟合，可得第i 1年的最大负荷。第i 1年所有设备承担的最大负荷与设备额定容量的比即为所有设备年最大负载率。利用时间序列模型arma对未来一年设备的月、日、小时最大负荷的年度曲线进行预测。全网设备未来一年的年度负荷曲线形成年度负荷曲线报表，报表主要包括单位、变电站、设备名称、月负荷曲线、日负荷曲线、小时负荷曲线。
88.重过载设备“负载率积”的自动统计、展示与预测
89.通过对设备的“负载率积”由大到小排序，并结合历史设备的损害程度，可计算形成设备的“重过载率积限值”作为设备运行情况的评价指标。利用时间序列模型arma对未来一年设备的月、日最大负载率积的年度曲线进行预测。
90.统计分析
91.对事故事件、异常事件、试验事件、动作未复归、信号频发规律等提供给统计分析功能。对信息压缩率、信息关注率、信息跟踪率、事件化归类率、单次分析时间、事件判别正确率形成实时或历史时间范围内的统计，并以饼状图、柱状图、曲线图的形式展现。
92.对监控人员承载力分析，每日、月、季度、年工作情况统计分析评价，信息处置时长等，形成图形展示。
93.系统同时具备对国调《设备监控业务评价规范》的部分指标形成统计分析报表功能，统计指标包括：监控信息变化量，人均监控信息量，事故分析报告完备率，每站日均告警信息量，监控动作信息非频发率，监控频发信息处理率，缺陷处理率，缺陷处理及时率，告警及缺陷处置响应及时率等数据的统计。
94.oms记录
95.以e文件或提供webservice形式将事件化分析结论及过程数据回填至oms系统。
96.信息推送
97.实现故障时以短信形式对外信息发布，化被动为主动、系统自动或人工将故障信息推送用户。
98.本发明与现有技术相比较，本发明的有益效果如下：
99.本发明基于智能电网监控告警信息事件化的分析方法，在不失关键信息的基础之上，形成信息的压缩和重点关键事件的集中展现、根据具体工况智能推送处置方案、持续跟踪和数据存储。对大量的设备历史负荷进行分析，分析负荷的变化规律，对设备的重载情况进行预警，依托安全接入平台，形成上下级纵向联动的自动处置，让监控人员成为流程处置中的决策者，从繁琐重复性工作中解脱出来，全面提升监控运行的效率和效益。
100.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。