基于多特征融合的電網調度員工作負荷綜合評價方法

周毅, 宋柄兵, 王臻, 傅山

(1.國家電網有限公司華東調度分中心， 上海 200120；2.上海交通大學 電子信息與電氣工程學院， 上海 200240)

0 引言

電力系統的正常運行對于生產、生活至關重要。隨著我國國民經濟的發展，電力需求迅速增加，電網規模日益擴大、結構越發復雜。于此同時，為電力調度工作帶來了更大的壓力。電力調度中心是一個復雜的人在環系統，調度員在其中負責協調電能供求、保障電力系統的正常運作。盡管一系列自動化系統已經進入調度大廳，大大提高了調度員的工作效率，仍有統計數據表明電力調度過程中70%以上的安全事故由人為差錯產生[1]。過高的工作負荷是誘發人為差錯的主要原因之一[2,3]。因此，分析與評估電力調度人員工作負荷、并由此優化工作安排，對于提高電力系統安全性意義重大。

目前已有一些研究開始關注電網調度員的工作負荷，它們大多基于工作時間統計，例如通過每日關鍵業務的小時數反映調度員工作負荷[4,5]；文獻[6, 7]則考慮了不同水平調度員的能力差異，通過各類業務的總工作時間與調度員可承受的工作時間的比例來對其工作負荷做出評價。

相對而言，其它一些領域(如航空、核電等)在人員工作負荷評價方面已有一定的研究基礎[8,9]。研究發現，只通過“看得見的”工作負荷(工作時長)并不足以對工作負荷做出有效的評價[10]，它忽視了任務難度、經驗水平、人員狀態等因素的影響[11]。工作負荷的評價還需結合操作人員的心理剩余資源。個人的能力是有限的，剩余資源越少，越難以應對主任務之外的附加任務，潛在的人因風險由此增加。當執行任務所需資源超過資源供給的極限時，主任務績效也無法保證。

心理資源占用情況屬于一種“看不見的”工作負荷，難以直接進行測量。目前已提出的測量方法可分為生理測量、次任務績效測量以及主觀評價[12]。其中生理測量利用不同精神壓力下自主神經系統對人體器官的調控機理，可連續、客觀的對工作負荷進行間接測量。典型的生理測量包括心電、眼動、腦電等[13,14]，在測量過程中需要盡量減少測量設備本身對操作人員帶來的干擾。次任務績效測量在主任務過程中人為疊加次要任務，通過次任務績效反映操作人員的剩余資源。這類測量設計復雜，需要考察不同認知通道間的資源類型，在復雜任務情景中難以實施[15]。主觀評價法將被試人員的主觀感受進行定量化處理以評價其工作負荷，需要被試具有一定的人因相關理論基礎及經驗，難以進行連續測量[16]。

根據工作負荷復雜、抽象的特性，單一測量指標往往無法可靠的對其進行評價。選取哪些指標才能全面的對其進行描述也是目前的難點。

本研究在認知科學理論指導下建立工作負荷評價模型，通過多指標定量測量，利用音頻處理、圖像處理、生理信號處理等技術手段，結合真實調度場景中的實測數據，構建一套全面、連續、有效可行的電網調度員工作負荷評價方法。

1 方法

根據Wickens提出的人的信息處理階段模型[17]，一般操作人員的工作過程包含信息感知與處理、反應決策與執行等階段，并且各個階段都需要投入“心理資源”。結合電網調度人員的任務特性，其需要感知與處理的信息絕大部分來自于生產方和用戶的電話請求；其反應執行表現為在調控系統計算機中以鍵盤輸入方式擬定操作票，以及通過電話語音方式下達操作指令。為此，本研究構建模型，從信息感知、操作行為、語音輸出以及心里資源占用四個維度評價電網調度員的工作負荷,如圖1所示。

圖1 電網調度員工作負荷評價模型

在此模型的基礎上，本研究設計了一系列客觀定量測量及特征提取方法，以實現工作負荷定量化評價，其中信息感知維度通過音頻監控與處理統計調度員接收信息的數量；動作反應維度通過視頻監控及圖像處理技術統計調度員操作活動的數量；語音反應維度通過音頻監控及語音信號處理技術統計語音輸出行為的數量；心理資源占用維度通過生理測量及生理信號處理描述“看不見的”腦力工作負荷。

1.1 信息感知維度

本研究以打入電話的頻繁程度反映調度員信息感知方面的工作負荷。

為此，首先通過分析電話鈴聲的頻譜特性，設計切比雪夫I型帶通濾波器，以定位音頻中的電話鈴聲。所設計的濾波器參數如下：通帶截至頻率上下限分別為：3 300 Hz和3 450 Hz；阻帶截止頻率上下限分別為：3 200 Hz和3 500 Hz；通帶波紋1 dB，阻帶波紋5 dB。濾波前后的時域波形如圖2所示。

(a) 原始語音信號

(b) 帶通濾波后提取的鈴聲信號

可以看出經過該帶通濾波器處理，原音頻信號中的鈴聲被有效的分離出來。

通過設置長度為10分鐘的滑動窗口，并在窗口中統計來電鈴聲的次數，即可反映調度員單位時間內接收信息的數量。

1.2 語音輸出維度

通過語音強度和語音的復雜度來反映語音輸出過程中的工作負荷。

同樣，首先采集并分析調度員語音的頻譜特性，以此設計切比雪夫I型帶通濾波器，用以提取音頻中的語音。所設計的語音提取濾波器參數如下：通帶截至頻率上下限分別為：100 Hz和800 Hz；阻帶截止頻率上下限分別為：50 Hz和850 Hz；通帶波紋1 db，阻帶波紋5 db。

針對提取出的語音信號，首先利用長度為200個采樣點的窗口對信號進行分幀處理，在每一幀中通過公式(1)。

(1)

計算語音短時平均能量[18]。該指標反映了調度員語音強度隨時間的變化情況，如圖3所示。

圖3 語音短時能量

其中，En代表第n幀語音信號的短時平均能量，xn(m)為第n幀中第m個采樣點的信號幅度，N是幀長度，這里取200。

(2)

5)通過式(3)計算當前幀信號的譜熵,如式(3)。

(3)

一段時間內語音譜熵隨時間的變化如圖4所示。

圖4 語音譜熵

1.3 操作行為維度

本研究通過肢體運動速度反映調度員動作輸出方面工作負荷。

利用視頻監控以及圖像處理技術提取調度員肢體運動速度。處理過程主要包括膚色檢測與運動檢測兩條路線。

運動檢測部分通過以下四個部分進行實現：1)彩色圖像轉換為灰度圖像；2)通過“開運算”進行形態學濾波，減少圖像中的噪點、填充圖像中較小的空洞；3)通過幀間差分計算相鄰視頻幀的差異如式(4)。

Dn(x,y)=|fn(x,y)-fn-1(x,y)|

(4)

其中fn(x,y)是第n幀視頻圖像,fn-1(x,y)是第(n-1)幀視頻圖像。Dn(x,y)差分后的圖像。4)二值化處理，通過設置閾值，提取差分圖像中的運動區域如式(5)。

(5)

其中T是二值化閾值，本研究中取60。Mn(x,y)是一幅黑白圖像，其中白色部分代表檢測出的運動區域，區域的大小反映了運動速度的快慢；黑色部分代表靜態區域。

視頻中調度員手部之外其它物體的運動很容易對運動檢測結果產生影響，為此另一條途徑是通過膚色檢測做出限制，只考慮調度員肢體(特別是手部)的動作行為[20]。本研究利用基于YCrCb顏色空間膚色橢圓模型的肢體檢測方法：1)將原始視頻圖像從RGB顏色控件轉換到YCbCr顏色空間；2)通過公式(6)、(7)判斷各像素點顏色是否落在以下膚色橢圓模型內如式(6)、式(7)。

(6)

(7)

3)二值化處理，提取膚色區域。

最后對運動檢測與膚色檢測結果取交集，得到圖像中的運動肢體部分，如圖5所示。

(a) 監控視頻圖像

(b) 運動肢體圖像

通過統計該圖像中白色區域的面積即得到調度員肢體運動速度，如圖6所示。

1.4 心理資源占用維度

本研究通過心率來反映調度員心理資源占用情況。

大量不同領域中的研究都指出心率可以作為一種反映腦力工作負荷的有效指標：當操作人員處理難度較大的任務或心理壓力增加時，心率會顯著提高[21-23]。

隨著科學技術的發展，心率測量設備已可在保證測量精度的情況下實現便攜化。測量過程中基本不會對操作人員產生干擾。基于PPG(Photoplethysmography，光電容積脈搏波)技術的心率傳感器可以集成在運動手表或手環中，并通過藍牙將測量數據實時連續的導出。本研究中我們對測量到的心率信號進行均值濾波，消除其中的野值，如圖7所示。

圖6 肢體運動量統計

(a) 原始心率測量

(b) 處理后的心率

1.4 綜合評價

各維度中的特征提取后，利用時間同步技術實驗數據關聯，然后通過公式(8)進行標準化處理，消除量綱差異如式(8)。

(8)

通過式(9)進行多指標綜合，其中各特征權重通過實驗確定。對于任務難度差異越敏感的指標權重越大,如式(9)。

(9)

2 實驗及結果

實驗選取華東電網調度中心6名現任調度員作為被試(均為男性，年齡28～32歲，調度工作經驗：3～6年)。被試分別在兩種任務情境下進行實驗：

調度大廳中進行日常調度工作

反事故演習室進行事故處置工作

其中事故處置工作的難度、操作數量與緊迫程度遠高于日常工作。在實驗過程中通過廣角全高清攝像頭記錄被試操作行為、通過麥克風記錄任務過程中的音頻信號，通過Mio Alpha藍牙心率手表監測被試的心率。

將兩種工作情景中的監控數據進行對比，各特征指標的均值及相對差異分別如表1所示。

表1 各特征指標在日常調度工作于事故處置工作中的特性

指標的相對差異進行標準化處理后作為對應指標的權重如式(10)。

(10)

由此得出調度員工作負荷綜合評價指標的表達式如式(11)。

(11)

將調度員在日常調度工作中的測量數據帶入式(11)，調度員值班過程中的工作負荷綜合連續評價曲線如圖8所示。

圖8 工作負荷測量及評價結果

3 討論

通過調研電網調度專家，“擬定操作票”任務是調度員的一項重要且復雜的任務，專家普遍認為擬定操作票過程工作負荷較高。為此，結合調度日志，在圖中對“擬定操作票”任務的完成時刻進行標記(見圖8中豎線)，可以發現該任務完成之前工作負荷評價指標明顯較高，而在任務結束后出現回落。由此表明本研究提出的方法可以比較有效的反映調度員任務過程中工作負荷的變化。

不過本文的方法仍存在不足之處，例如在信息感知方面，沒有考慮的視覺信息的認知，這主要受限于目前仍沒有找到能夠有效測量視覺信息量的方法。眼動儀是一種備選方案，不過根據我們對調度員的實際考察，發現大部分調度員佩戴眼鏡，這使得現有的眼鏡式的應用受到限制。而調度員較大的注意力分配范圍(往往需要監控多個屏幕)又難以滿足桌面式眼動儀的監控條件。

4 總結

本研究結合人的信息處理模型與電網調度員的實際工作情景，提出了一種多特征融合的調度員工作負荷綜合評價方法。該方法從“信息感知”“語音輸出”“行為輸出”“腦力資源占用”四個維度對工作負荷進行評價，每個維度都通過連續的定量測量進行描述。本文詳細介紹了每個維度中特征提取的方法以及多指標綜合方法。最終將所提出的方法應用到實驗中，驗證了方法的可行性。實驗結果從一定程度上證明了本方法的有效性，相對現有工作負荷評價方法，本方法得到的評價結果更加全面、詳細。在未來的研究中將通過更大的實驗樣本量對方法中的細節進行優化與完善。