基于人工智能技術(shù)的電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合方法

國網(wǎng)湖北省電力有限公司營銷服務(wù)中心 蔡文嘉 李玲華 湖北華中電力科技開發(fā)有限責(zé)任公司 廖陽春 沈 誠

關(guān)鍵字：人工智能技術(shù)；電力信息系統(tǒng)；運維數(shù)據(jù)

1 引言

電力信息系統(tǒng)中存在著各種各樣的問題，信息孤島以及資源浪費等現(xiàn)象較為常見，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合存在較大的難度。在電力信息系統(tǒng)中，運維數(shù)據(jù)整合已經(jīng)成為一種趨勢，其主要是借助輔助工具，根據(jù)用戶的需求，將一些信息整合起來。在目前的數(shù)據(jù)整合方法中，比較常見的有數(shù)字資源整合方法等，但這些方法在實際應(yīng)用中均存在數(shù)據(jù)整合不夠全面這一缺點，且用時比較長。因此，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，借助其中的深度學(xué)習(xí)算法，合理應(yīng)用在運維數(shù)據(jù)整合中，有效改善以往方法中存在的問題，從而提升數(shù)據(jù)整合的效果。

2 電力信息系統(tǒng)運管理存在的問題

2.1 運維制度不完善

首先，系統(tǒng)變更需求通常由檢修人員提出，基層人員在檢修后，若發(fā)現(xiàn)與信息規(guī)范不吻合的內(nèi)容，就需要申請變更，方便維修人員進行維護，由于申請機制不夠完善，導(dǎo)致信息反饋不及時，在一定程度上拉長了檢修周期。其次，在電力信息系統(tǒng)管理中，工作人員以解決現(xiàn)存的問題為主，解決問題之后沒有進行深入分析，對于可能出現(xiàn)的類似問題，也無法有效進行預(yù)防，一些基層人員在進行操作時，只是根據(jù)操作流程執(zhí)行，不具備風(fēng)險抵御能力。最后，對于數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，缺乏有力的手段，電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)一般是定期通報，高級部門對數(shù)據(jù)檢測過之后，能夠使數(shù)據(jù)質(zhì)量有所提升，但現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)大多為事后監(jiān)管，不具備預(yù)警作用，實際效果不夠理想，無法達到真正目的。

2.2 運維體系較為混亂

在電力信息系統(tǒng)中缺少完善的運維管理模式，具體的分工不夠清晰，通常是由技術(shù)人員進行維護，加重其工作負擔(dān)，影響運維效率。由于分工不夠明確，無法制定科學(xué)的運維管理流程，在問題處理當(dāng)中呈現(xiàn)混亂狀態(tài)，對運維質(zhì)量產(chǎn)生影響。運維工作和信息化建設(shè)需要共同進行，只有這樣才能夠提升運維水平，但在目前的建設(shè)中，兩者割裂嚴重，無法有效進行配合，進而影響工作效率。

2.3 基層維護力量薄弱

在當(dāng)前信息時代背景下，電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)的處理對系統(tǒng)的功能有著一定的關(guān)系，想要提升系統(tǒng)運行效果，就應(yīng)確保系統(tǒng)的響應(yīng)精準度?；鶎咏ㄔO(shè)是系統(tǒng)運行中的重要基礎(chǔ)，基層建設(shè)的規(guī)范化，對之后的升級有著重大意義，由于一些部門對電力信息缺乏足夠重視，對基層的系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量較為忽視。同時，國家對于電力系統(tǒng)建設(shè)的投入不夠多，基層的設(shè)備以及技術(shù)等不夠先進，在一定程度上影響系統(tǒng)運行穩(wěn)定。在系統(tǒng)建設(shè)中，對于系統(tǒng)運行、維修、建設(shè)等，沒有有效結(jié)合，導(dǎo)致運維人員對信息技術(shù)的掌握程度較低。

3 基于人工智能技術(shù)的電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合方法

3.1 整體架構(gòu)設(shè)計

在電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用起著重要作用，深度學(xué)習(xí)算法作為其中的一大研究熱點，在數(shù)據(jù)處理中可以發(fā)揮較大的作用。在具體應(yīng)用中，通過網(wǎng)格服務(wù)的調(diào)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，在執(zhí)行完成之后，將資源進行釋放，能夠減少等待時間，并降低資源占有量，擴大覆蓋范圍。在深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)上，體系架構(gòu)中分為服務(wù)層、核心層、資源層，其中資源層儲存資源，負責(zé)采集數(shù)據(jù)；核心層提供資源封裝，負責(zé)數(shù)據(jù)集成；服務(wù)層提供XML生成服務(wù)，提供多個對象進行拼裝，最后全部返回相應(yīng)的文件，負責(zé)數(shù)據(jù)建模[1]。在數(shù)據(jù)整合當(dāng)中，借助在線數(shù)據(jù)，對離線數(shù)據(jù)進行更新，獲得設(shè)備運行參數(shù)。

3.2 運維數(shù)據(jù)分類

在電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合期間，需要先對其進行分類，以便更好地開展數(shù)據(jù)整合，縮減整合時間，提升整合效率。在數(shù)據(jù)整合過程中，應(yīng)設(shè)定統(tǒng)一標準，以此作為參考，有效進行分類，對歷史數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)容等進行全面描述，結(jié)合相互之間的關(guān)系進行定義。如表1所示，根據(jù)不同的原則，將運維數(shù)據(jù)進行劃分。在電力信息系統(tǒng)中，運維數(shù)據(jù)較多，其中難免存在一些重復(fù)性或已經(jīng)損壞掉的數(shù)據(jù)，由于這些數(shù)據(jù)的存在，對分類的效果會產(chǎn)生一定的影響，只有在合理劃分之后，將這些數(shù)據(jù)除掉，才能夠真正完成分類，從而方便業(yè)務(wù)處理期間獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

表1 運維數(shù)據(jù)分類原則

3.3 運維數(shù)據(jù)編碼

完成運維數(shù)據(jù)分類后，應(yīng)根據(jù)具體結(jié)果來編碼，制定統(tǒng)一標準，在完成編碼之后，可以在整合期間快速定位目標，促進數(shù)據(jù)整合速度的提升。以往的編碼方式過于死板，所以使用歸零碼這一方法能夠更加靈活地完成編碼，在具體編碼中，先在數(shù)據(jù)庫中獲得所需的數(shù)據(jù)，對其結(jié)構(gòu)進行轉(zhuǎn)換，形成對應(yīng)的數(shù)據(jù)報表以及物理數(shù)據(jù)，通過核對，確定是否滿足標準要求，如果滿足要求則編碼結(jié)束，如果沒有滿足要求則需要重新編碼[2]。數(shù)據(jù)的編碼標準各不相同，通過編碼，能夠使運維數(shù)據(jù)更加準確地錄入，從而保證數(shù)據(jù)整合的質(zhì)量。

3.4 運維數(shù)據(jù)整合的實現(xiàn)

結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，有效整合電力系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)，通過計算，從節(jié)點上的原始運維數(shù)據(jù)獲取離散數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)時空相關(guān)性去除掉，防止數(shù)據(jù)損壞，避免無用資源占比過大。在數(shù)據(jù)整合當(dāng)中，需要結(jié)合實際需求找到對應(yīng)協(xié)調(diào)服務(wù)，確保整合與獲取的任務(wù)相對應(yīng)，在整合期間，應(yīng)將離線數(shù)據(jù)拓撲進行更改，建立小支庫，將極端節(jié)點合并起來，分類進行計算，使其能夠獨立運行[3]。同時，確定數(shù)據(jù)的具體應(yīng)用方向，明確電網(wǎng)管轄范圍，對于在線數(shù)據(jù)，將其中低電壓等級電網(wǎng)進行簡化，并化為等值網(wǎng)處理。在完成數(shù)據(jù)整合之后，全部錄入管理軟件當(dāng)中，便于之后的查詢和使用，在使用時，應(yīng)借助編碼方式，對數(shù)據(jù)進行編碼，確保數(shù)據(jù)的規(guī)范化。在電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)的整合中，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以確保系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不發(fā)生變化，數(shù)據(jù)交換的格式也全部保持一樣，能夠進行多系統(tǒng)的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合。

3.5 構(gòu)建完善的運維體系

電力系統(tǒng)運維是實時進行監(jiān)控，實現(xiàn)智能化運維數(shù)據(jù)分析，對于設(shè)備檔案的巡檢、故障檢修、交接班等，提前預(yù)警設(shè)備維修計劃，實現(xiàn)全生命周期管理。人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合中的應(yīng)用是當(dāng)前研究的重點，對于運維體系中現(xiàn)存的問題，應(yīng)增設(shè)監(jiān)控系統(tǒng)，在電網(wǎng)運行中，對于出現(xiàn)的故障問題，應(yīng)及時處理，加強事前管控，最大限度降低電網(wǎng)運行故障。在電力系統(tǒng)運維建設(shè)中，模糊運維、建設(shè)人員之間的界限感，應(yīng)注重全方位培養(yǎng)，確保運維質(zhì)量，為數(shù)據(jù)整合提供便利。對于運維體系，電力部門應(yīng)在省市級別以及基層，設(shè)立一樣的技術(shù)以及指導(dǎo)崗位，開放運維權(quán)限，使更多的人參與其中，減輕高級別技術(shù)人員工作壓力，有效提升運維效率。

3.6 試驗論證

以某城市的電網(wǎng)數(shù)據(jù)為例展開試驗，試驗數(shù)據(jù)是2020年3～9月的數(shù)據(jù)，其中有多種數(shù)據(jù)類型，包括異構(gòu)電網(wǎng)數(shù)據(jù)、損壞的數(shù)據(jù)、多部門的數(shù)據(jù)，如表2所示，為數(shù)據(jù)類型的分布表格。根據(jù)數(shù)據(jù)類型的實際分布情況，借助Matlab軟件進行分析，在輸入數(shù)據(jù)之后，生成文件夾，將數(shù)據(jù)發(fā)送給試驗數(shù)據(jù)顯示器，利用試驗控制終端，對試驗流程進行把控，由服務(wù)器為其提供相應(yīng)的支撐[4]。

根據(jù)表2試驗數(shù)據(jù)，借助人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)整合，經(jīng)過試驗可知，數(shù)據(jù)整合花費的時間最高為1min，用時短、效率高，其主要原因是將數(shù)據(jù)按照不同類別進行劃分，并進行編碼，所以在數(shù)據(jù)整合過程中不需要花費較多的時間。對于數(shù)據(jù)的覆蓋率，基于人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)整合，相比其他技術(shù)而言，數(shù)據(jù)覆蓋范圍比較廣，能夠提供更多的數(shù)據(jù)支撐，滿足實際應(yīng)用需求。

表2 試驗數(shù)據(jù)類型分布

4 實例分析

某220kV變電站發(fā)生跳閘事故，以整合處理過程為例對當(dāng)前的運維模式進行分析。電力公司運維班組對220kV甲線路斷路器進行定期檢查，乙路線全站負荷運行，整個跳閘事故的定檢處理過程為，在10:30發(fā)生跳閘事故后，報文、錄波分析，下令試送，試送失敗，開始事故巡線，調(diào)整變電站運行的方式，12點確定故障，出現(xiàn)過負荷告警，暫停定檢工作并轉(zhuǎn)運行。從整個檢修過程可以看出，對于檢修停電方案的制定，以及對風(fēng)險的預(yù)測，沒有全面進行考慮，忽略了當(dāng)?shù)氐奶鞖馇闆r，并在事故高發(fā)時期進行檢修；對于跳閘事故的定位和排查，耗費時間比較長；該事故的處理需要多方協(xié)同作業(yè)，在處理期間過于依賴專業(yè)人員，缺少科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。

4.1 檢修管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

結(jié)合案例可知，當(dāng)前的運維策略存在一定的問題，數(shù)據(jù)支撐不夠完善，沒有合理應(yīng)用科學(xué)手段，應(yīng)對現(xiàn)有的運維系統(tǒng)進行優(yōu)化。當(dāng)前的運維類型主要包括檢修管理、運行監(jiān)控、事故搶修等，在檢修管理過程中，一些電力企業(yè)對于檢修計劃的制定，通常是根據(jù)上次檢修時間、檢修相關(guān)要求等進行的，相對忽略了一些客觀因素，設(shè)備運行的環(huán)境、年限、缺陷率等，都對設(shè)備的運行有著一定影響，設(shè)備檢修周期反映出了設(shè)備檢修的真實需求，但檢修周期可能和實際運行計劃存在一定的沖突，因此要將天氣、生產(chǎn)計劃、歷史負荷數(shù)據(jù)等全部考慮進去，以此判斷檢修時間是否與各方需求相吻合[5]。除此之外，借助非常規(guī)數(shù)據(jù)，建立事故預(yù)警模塊，對停電期間電網(wǎng)運行風(fēng)險系數(shù)進行有效評估，在該案例中，天氣、線路植被等都是需要考慮的因素，如果不能夠更改時間計劃，就需要在審批環(huán)節(jié)加以提醒，制定相應(yīng)的應(yīng)急方案。

4.2 線路運行監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

在線路運行監(jiān)控中，電力GIS系統(tǒng)起著重要的作用，但目前存在各種問題，如地理環(huán)境數(shù)據(jù)更新速度比較慢，所以改造GIS系統(tǒng)十分有必要。在該系統(tǒng)中，引入天氣、水利等預(yù)測機構(gòu)的實時預(yù)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建GIS模型，并以醒目的顏色將其凸顯出來，使工作人員清晰地了解線路運行的有關(guān)環(huán)境信息。對于災(zāi)害歷史數(shù)據(jù)的分析，可在自然災(zāi)害高發(fā)區(qū)域構(gòu)建觀測點，借助紅外測溫以及圖像測距等方式，有效處理數(shù)據(jù)源，并在GIS系統(tǒng)中構(gòu)建相應(yīng)的模型。在無人機巡線時，對于有關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)借助視頻測距等方式，有效提取重要數(shù)據(jù)，將地理環(huán)境有關(guān)信息還原出來，為運維人員提供數(shù)據(jù)支持。在GIS系統(tǒng)中，借助有關(guān)數(shù)據(jù)建立線路運行模型，用于地理環(huán)境數(shù)據(jù)的更新，完成定期更新。

4.3 SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

在該案例中，SCADA系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不夠全面，遇到突發(fā)狀況時，無法為工作人員的決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐，不利于突發(fā)事件的高效處理。因此，在遇到電網(wǎng)跳閘故障時，應(yīng)根據(jù)相應(yīng)的故障測距信息，將GIS模型數(shù)據(jù)傳至該系統(tǒng)內(nèi)，工作人員可以根據(jù)推送的消息了解故障周邊的天氣、地理環(huán)境等各種信息，方便判斷具體的故障類型，并為故障分析提供依據(jù)，如果GIS系統(tǒng)視頻觀測點在測距范圍之內(nèi)，便可以傳送實時視頻信息，工作人員也可以對攝像頭進行操控，從而了解現(xiàn)場情況，盡可能快速將事故現(xiàn)場還原。然后，借助EMS歷史負荷曲線與該系統(tǒng)，建立負荷預(yù)測模塊，一旦電網(wǎng)運行方式發(fā)生變化，便會根據(jù)實時數(shù)據(jù)，對電網(wǎng)拓撲進行計算，并依據(jù)新運行方式計算負荷，若線路有過負荷風(fēng)險的話，則會發(fā)出預(yù)警消息，提醒工作人員及時控制，或者更改電網(wǎng)運行方式。

5 結(jié)語

在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下，電力信息系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)整合方式獲得創(chuàng)新，通過對數(shù)據(jù)進行分類、編碼，有效減少冗余數(shù)據(jù)，使運維數(shù)據(jù)更加完整。經(jīng)過試驗證明，與傳統(tǒng)的方法相比，該方法不僅能夠提升運維數(shù)據(jù)整合的效率，還能夠擴大數(shù)據(jù)覆蓋范圍，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用水平。