CN104463709A - 一种基于决策树的变电站告警信息处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于决策树的变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:(1)获取时序告警信息;(2)过滤变电站告警中无效告警和空告警;(3)关联处理告警信息;(4)基于构建告警信息分类决策树,实现对告警信息进行分类。该方法基于历史数据库的按时序的索引方式,通过时序进行查询相近的信号,建立松耦合的关联关系,提供决策树类似推理过程,形成推理条件。相比较目前通常采用人工输入的推理条件,采用按历史数据库生成的决策树推理方法,具有很大的优越性,且系统运行的时间越长推理的结论越准确。
Description
技术领域
本发明涉及一种电力系统自动化技术领域的处理方法,具体讲涉及一种基于决策树的变电站告警信息处理方法。
背景技术
变电站智能告警系统是国内外热门的研究课题。国内的主流厂家如南瑞科技,许继集团,四方电气都开发设计了相应的智能告警系统。
智能变电站告警技术是智能变电站主要技术之一。告警信息是设备监控业务的主要关注对象。以变电站SCADA的单一事件或综合分析结果为信息源,经过规范化处理生成标准的告警条文。
变电站告警信息量巨大,告警信息之间联系错综复杂,如何对告警信息直接追本溯源,从静态到动态,从小区域到大区域,从分层逐类到分阶逐源。目前各厂家的智能告警系统通过人工输入推理条件和IEC61850关联基本功能实现了对告警信息做出简单判断,缺乏底层数据的信息过滤和关联分析,严重影响推理效率;由于告警信息的数量庞大,种类复杂,信息紧耦合,故障分析和处理人为影响因素较大,判断依靠经验值和人工输入形成推理逻辑,存在一定的偏差、且私有性强,模块耦合度高。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种基于决策树的变电站告警信息处理方法,该方法基于历史数据库的按时序的索引方式,通过时序进行查询相近的信号,建立松耦合的关联关系,提供决策树类似推理过程,形成推理条件。相比较目前通常采用人工输入的推理条件,采用按历史数据库生成的决策树推理方法,具有很大的优越性,且系统运行的时间越长推理的结论越准确。
本发明的目的是采用下述技术方案实现的:
本发明提供一种基于决策树的变电站告警信息处理方法,其改进之处在于,所述方法包括下述步骤:
(1)获取时序告警信息;
(2)过滤变电站告警中无效告警和空告警;
(3)关联处理告警信息;
(4)基于构建告警信息分类决策树,实现对告警信息进行分类。
进一步地,所述步骤(1)中,通过历史数据库进行时序查询,获得当前时序下的关键告警信息,将本次查询出的告警信息输入共享内存形成告警信息时序集,在告警时序集中进行时序分类,获取分段时序告警信息集。
进一步地,所述步骤(2)中,分流告警信息,按延时、归并、闭值和压缩告警过滤规则逐层对时序告警信息进行处理,先进行延时判断,延时判断依据为告警信息发生点前后时间(时间范围是可以设置的);如果处于延时设定范围内则被认为是信号周期存在关联性的告警信号,则将信号保留在时序告警信息集中;所述归并是合并信号周期内所有相同的信号,屏蔽重复信号;所述过滤的判断顺序依次是延时、归并、闭值和压缩,以此过滤变电站告警中无效告警和空告警。
进一步地,所述步骤(3)中,按照变电站中的开关、刀闸、跳闸和过流关键字对有效的时序告警信息进行关联处理;如同间隔过流跳闸的信号发生次序一般。
进一步地,所述步骤(4)的基于决策树对告警信息进行分类包括下述步骤:
①自动生成对告警信息的推理条件;
②以决策树的方式寻找有效推理条件;
③根据推理条件的置信度参数对告警信息进行甄选。
进一步地,所述步骤①包括下述步骤:
l)选择告警信息,并按不同告警等级对告警信号进行初步过滤;
2)进入历史数据库比对与历史告警信号相同的告警信号发生状态;
3)记录从历史告警信号中选择出来的告警信号,以时序范围(可设置)分类发生的告警信号,并形成多个时序信号集;
4)记录目标信号实时时序内的信号发生消除情况,形成实时信号集;
5)用决策树通过判断对时序集中包含的告警信号(一般是事故信号)的发生时间和事故信号的发生时间是否相同,自动判断哪一个时序信号集最接近于实时信号集;判断将确定最基础的时序信号集,这个信号集合是最近发生的,其包含的内容最真实,用于进行其他时序信号集合的对比、屏蔽、过滤的判断;
6)对比、分类、过滤不合格的时序信号集,删除相同的时序信号集,输出时序信号集;
7)以输出时序信号集构建推理条件。
进一步地,所述步骤②包括下述步骤:
<1>决策树开始时,作为一个单个结点(根结点)包含所有的时序信号集;
<2>将不同时序段的时序信号集分别组成不同历史时序子树;
<3>对比时序子树的组成信号和实际产生信号,通过对比时序信号集合中相似信号名称的多少,寻找相似分支;
<4>若存在相似分支,则进行相似分支中相似信号的历史库查询,再建立决策子树,递归查询相似分支;
<5>递归查询相似分支的停止条件为:历史时序子树完全被目前产生信号所涵盖,则历史时序子树有效,此推理条件有效。
进一步地,所述步骤③对比时序子树,寻找最相似的分支,将告警信号周围复杂的信号进行比对;取真实发生告警信号的时序子集,将告警真实发生的信号和采样范围内所有发生的该告警信号形成置信参数;将告警分为:事故、异常、越限、变位和告之。
与现有技术比,本发明达到的有益效果是:
1、对变电站告警信息预处理,根据变电站二次设备故障类型,过滤无效信号和空信号,方便运行人员检索查看。
2、建立变电站事件类库,所有告警基础分类,对变电站时序告警信息进行关键字匹配检索,建立同一告警事件的各告警信息关联关系。
3、采用决策树及置信区间,对告警分类信息进行处理,指导运行和监控人员对设备故障快速做出反应。消除人工干预带来的影响和不足。
4、该方法基于历史数据库的按时序的索引方式,通过时序进行查询相近的信号,建立松耦合的关联关系,提供决策树类似推理过程,形成推理条件。相比较目前通常采用人工输入的推理条件,采用按历史数据库生成的决策树推理方法,具有很大的优越性,且系统运行的时间越长推理的结论越准确。
附图说明
图1是本发明提供的决策树结构组织示意图;
图2是本发明提供的决策树算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
本发明提供一种告警信息预处理方法,主要适用于智能变电站告警信息推理,对告警信息提供自动预处理。
本发明提供的决策树算法流程图如图2所示,包括下述步骤:
(1)获取时序告警信息;
按照某时间域对告警信息进行分类处理,获取时序告警信息。通过历史数据库进行时序查询,获得当前时序下的关键告警信息,将本次查询出的告警信息输入共享内存形成告警信息时序集,在告警时序集中进行时序分类,获取分段时序告警信息集。
(2)过滤变电站告警中无效告警和空告警;故障类型为五类:事故、异常、越限、变位、告之。如:动过复归频率为越限信号;过流、速断为事故信号;控制回路断线、设备遥测异常为异常信号;主变油温高为越限信号;开关分合位、小车分合位为变位信号;A网B网切换为告之信号。
分流告警信息,按延时、归并、闭值和压缩告警过滤规则逐层对时序告警信息进行处理,先进行延时判断,延时判断依据为告警信息发生点前后时间(时间范围是可以设置的);如果处于延时设定范围内则被认为是信号周期存在关联性的告警信号,则将信号保留在时序告警信息集中;所述归并是合并信号周期内所有相同的信号,屏蔽重复信号;所述过滤的判断顺序依次是延时、归并、闭值和压缩,以此过滤变电站告警中无效告警和空告警。修正告警信息,减少空信号,误告警,重复告警带来的增加计算量的影响。
(3)关联处理告警信息;
按照变电站中的开关、刀闸、跳闸和过流关键字对有效的时序告警信息进行关联处理;如同间隔过流跳闸的信号发生次序一般。用筛选后的时序子集作为故障信号发生时候正确的一个伴随信号库,采用伴随发生信号的部分关键字作为检索的匹配内容,自动对其他间隔、其他时间断面的告警真假进行识别。
(4)基于构建告警信息分类决策树,实现对告警信息进行分类。本发明提供的决策树结构组织示意图如图1所示:
①自动生成对告警信息的推理条件,包括下述步骤:
l)选择告警信息,并按不同告警等级对告警信号进行初步过滤;
2)进入历史数据库比对与历史告警信号相同的告警信号发生状态;
3)记录从历史告警信号中选择出来的告警信号,以时序范围(可设置)分类发生的告警信号,并形成多个时序信号集;
4)记录目标信号实时时序内的信号发生消除情况,形成实时信号集;
5)用决策树通过判断对时序集中包含的告警信号(一般是事故信号)的发生时间和事故信号的发生时间是否相同,自动判断哪一个时序信号集最接近于实时信号集;判断将确定最基础的时序信号集,这个信号集合是最近发生的,其包含的内容最真实,用于进行其他时序信号集合的对比、屏蔽、过滤的判断;
6)对比、分类、过滤不合格的时序信号集,删除相同的时序信号集,输出时序信号集;
7)以输出时序信号集构建推理条件。
②以决策树的方式寻找有效推理条件,包括下述步骤:
<1>决策树开始时,作为一个单个结点(根结点)包含所有的时序信号集;
<2>将不同时序段的时序信号集分别组成不同历史时序子树;
<3>对比时序子树的组成信号和实际产生信号,通过对比时序信号集合中相似信号名称的多少,寻找相似分支;
<4>若存在相似分支,则进行相似分支中相似信号的历史库查询,再建立决策子树,递归查询相似分支;
<5>递归查询相似分支的停止条件为:历史时序子树完全被目前产生信号所涵盖,则历史时序子树有效,此推理条件有效。
决策树技术是用于智能变电站告警信息分类和预测事故源的主要技术。采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行告警信息关联的分组,并根据不同分组和目前出现的告警信息组进行比较,判断从哪一个分支向下进行,在决策树的叶节点得到结论,并且依据属性的不同属性结论可能存在多个,选择最相似的分支输出结果。
以上几步是为了在形成的时序集中查询相似的动作时序集。比如有个事故信号叫“长河1线过流启动”。则在过流启动后会有一系列相应开关信号及间隔信号产生。比如“长河1线开关位置异常”、“长河1线空开控制回路断线”、“长河1线弹簧机构未储能”等。这些都是每次事故跳闸必然出现的。判断相似的信号集合,有助于筛选不正常的误报信号,如信号是误报的则没有相应伴随发生的信号,由此来判断信号的正确与否。
③根据推理条件的置信度参数对告警信息进行甄选:
对比时序子树,寻找最相似的分支,将告警信号周围复杂的信号进行比对;取真实发生告警信号的时序子集,将告警真实发生的信号和采样范围内所有发生的该告警信号形成置信参数。告诉运行人员信号真实发生的概率。在实际的运行过程中帮助值班运行人员快速判断是真信号还是假信号。
本发明按告警信息在历史数据库提供的时序查询关键告警信息内容形成时序集,进而为识别关键影响故障点提供合理的推理条件。变电站告警信息是个巨大的信息库,文本的辨识和分类是实现智能告警准确的重要因素,变电站告警信息运行产生无效告警和空告警,各种统计和推理方面的高级应用建立在对生数据的分析和数据分类上,大量预处理工作。所有收集工作量巨大,为了消弥在预处理情况相同的样例的置信度的需要,提出一种基于决策树进行数据的预处理,实现数据推理样例的分类。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于决策树的变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
(1)获取时序告警信息;
(2)过滤变电站告警中无效告警和空告警;
(3)关联处理告警信息;
(4)基于构建告警信息分类决策树,实现对告警信息进行分类。
2.如权利要求1所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤(1)中,通过历史数据库进行时序查询,获得当前时序下的关键告警信息,将本次查询出的告警信息输入共享内存形成告警信息时序集,在告警时序集中进行时序分类,获取分段时序告警信息集。
3.如权利要求1所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤(2)中,分流告警信息,按延时、归并、闭值和压缩告警过滤规则逐层对时序告警信息进行处理,先进行延时判断,延时判断依据为告警信息发生点前后时间;如果处于延时设定范围内则被认为是信号周期存在关联性的告警信号,将告警信号保留在时序告警信息集中;所述归并是合并信号周期内所有相同的信号,屏蔽重复信号;所述过滤的判断顺序依次是延时、归并、闭值和压缩,以此过滤变电站告警中无效告警和空告警。
4.如权利要求1所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤(3)中,按照变电站中的开关、刀闸、跳闸和过流关键字对有效的时序告警信息进行关联处理。
5.如权利要求1所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤(4)的基于决策树对告警信息进行分类包括下述步骤:
①自动生成对告警信息的推理条件;
②以决策树的方式寻找有效推理条件;
③根据推理条件的置信度参数对告警信息进行甄选。
6.如权利要求5所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤①包括下述步骤:
l)选择告警信息,并按不同告警等级对告警信号进行初步过滤;
2)进入历史数据库比对与历史告警信号相同的告警信号发生状态;
3)记录从历史告警信号中选择出来的告警信号,以时序范围分类发生的告警信号,并形成多个时序信号集;4)记录目标信号实时时序内的信号发生消除情况,形成实时信号集;
5)用决策树判断时序集中包含的告警信号发生时间和事故信号发生时间是否相同,自动判断哪一个时序信号集最接近于实时信号集;
6)对比、分类、过滤不合格的时序信号集,删除相同的时序信号集,输出时序信号集;
7)以输出时序信号集构建推理条件。
7.如权利要求5所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤②包括下述步骤:
<1>决策树开始时,作为一个单个结点包含所有的时序信号集;
<2>将不同时序段的时序信号集分别组成不同历史时序子树;
<3>对比时序子树的组成信号和实际产生信号,通过对比时序信号集合中相似信号名称的多少,寻找相似分支;
<4>若存在相似分支,则进行相似分支中相似信号的历史库查询,再建立决策子树,递归查询相似分支;
<5>递归查询相似分支的停止条件为:历史时序子树完全被目前产生信号所涵盖,则历史时序子树有效,此推理条件有效。
8.如权利要求5所述的智能变电站告警信息处理方法,其特征在于,所述步骤③对比时序子树,寻找最相似的分支,将告警信号周围复杂的信号进行比对;取告警真实发生信号的时序子集,将告警真实发生信号和采样范围内所有发生的该告警信号形成置信参数,以确定告警真实发生的概率。
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