CN109544033A - 一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，涉及电力预警技术领域，包括：基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；基于指令推荐模型，当得到对预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。本发明实施例在预警识别模型中基于预警分类和预警等级，通过实时数据，合理分配资源，解决了大量人力进行监控造成资源浪费的难题，基于指令推荐模型，可以针对话务峰涌进行科学的人工调配，进一步发挥资源规模效应，提升客服中心管理人员利用率，减少监控人员，同时提高客服人员工作效率、缩短服务处理时间，节约成本，提高经济效益。

Description

一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法

技术领域

本发明涉及电力预警技术领域，尤其是涉及一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法。

背景技术

国家电网公司的客户服务由业务集中建设期转入到管理提升阶段，现场需对业务运行进行实时监控、对现场的话务峰涌进行判断，加强应急管理能力，目前存在的主要问题如下：在预警方面，预警主要通过人工识别，增加了预警的识别周期，不能及时处置应急；在监测方面，不具备实时监测条件，不能实时监测话务增长、工单派发及座席人员的状态、能效、工作质量等情况，因使用大量人力进行监控造成的资源浪费；在调控方面，调控过程主要走线下途径，通过RTX(Real Time eXchange，实时通信平台)及对讲机与各级人员通信，不能对调控整个过程进行规范和约束。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，以缓解现有技术中存在的预警不及时、监测内容不全及调控不合理导致资源分配不合理、效率低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其中，包括：

基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果的步骤，包括：

基于所述预警识别模型，通过实时数据库获取所述实时数据，通过生产数据库获取所述生产数据；

运用智能预警算法，对所述实时数据和所述生产数据进行行为及规则匹配分析，得到所述预警识别结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令的步骤，包括：

基于所述指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

基于所述指令推荐任务，通过实时数据库获取所述当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定所述预警推荐指令。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

记录对所述预警推荐指令的执行结果；

根据所述执行结果对预警监控参数更新，其中，所述预警监控参数包括所述实时数据和所述生产数据；

基于所述预警识别模型，对更新后的所述预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

根据预警解除条件对所述更新的预警识别结果生成提示通知。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

根据所述执行结果对调控有效性和趋势进行分析，得到指令分析结果；

根据所述指令分析结果对所述指令推荐模型进行优化。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述方法包括：

通过配置预警方式将所述预警识别结果进行下发；

当得到对所述预警识别结果的确认后，根据确认结果对所述预警识别模型进行优化。

第二方面，本发明实施例还提供一种基于实时监控的在线预警与应急处置装置，其中，包括：

分析单元，用于基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

第一生成单元，用于基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述分析单元，包括：

第一获取模块，用于基于所述预警识别模型，通过实时数据库获取所述实时数据，通过生产数据库获取所述生产数据；

匹配分析模块，用于运用智能预警算法，对所述实时数据和所述生产数据进行行为及规则匹配分析，得到所述预警识别结果。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述第一生成单元，包括：

第二获取模块，用于基于所述指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

确定模块，用于基于所述指令推荐任务，通过实时数据库获取所述当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定所述预警推荐指令。

结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述装置还包括：

记录单元，用于记录对所述预警推荐指令的执行结果，

更新单元，用于根据所述执行结果对预警监控参数更新；其中，所述预警监控参数包括所述实时数据和所述生产数据；

识别单元，用于基于所述预警识别模型，对更新后的所述预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

第二生成单元，用于根据预警解除条件对所述更新的预警识别结果生成提示通知。

本发明实施例带来了以下有益效果：本发明实施例提供一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，先基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；然后基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。本发明实施例可以在预警识别模型中基于预警分类和预警等级，通过实时数据，合理分配资源，解决了大量人力进行监控造成资源浪费的难题，基于指令推荐模型，可以针对话务峰涌进行科学的人工调配，进一步发挥资源规模效应，提升客服中心管理人员利用率，减少监控人员，同时提高客服人员工作效率、缩短服务处理时间，节约成本，提高经济效益。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法的流程图；

图2为图1步骤S101的流程图；

图3为图1步骤S102的流程图；

图4为本发明实施例一提供的另一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法的流程图；

图5为本发明实施例二提供的一种应急调装置的结构图；

图6为本发明实施例二提供的另一种应急调装置的结构图。

图标：

11-分析单元；12-第一生成单元；13-记录单元；14-更新单元；15-识别单元；16-第二生成单元。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。

目前现有技术存在预警不及时、监测内容不全及调控不合理导致资源分配不合理、效率低的技术问题，基于此，本发明实施例提供的一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，可以先基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；然后基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

实施例一：

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法进行详细介绍，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

在本发明实施例中，预警识别模型应用在系统设计平台中，系统设计平台按“大平台、微应用”的软件理念设计，可以提高系统稳定性、可靠性。系统设计平台包含基础支撑平台和实时监控平台，基础支撑平台整合信息化SG-UAP(Unified Application Platform，应用系统统一开发平台)、智能电网调度技术支持系统平台D5000。其中，SG-UAP平台采用JavaEE技术作为整个系统架构、设计和开发的技术标准，借助平台的技术支撑，可以统一软件开发流程，提高软件开发效率，缩短开发周期，易与同平台系统集成，降低软件后期维护成本，确保满足信息化系统管理需求、安全需求、流程多样化需求；D5000平台可以适应统一智能电网建设的要求，是具有自主创新、国际领先水平的新一代一体化智能电网调度控制系统，可以确保满足系统实时性、智能预警和线上调控需求。系统总体技术架构如下：

基础支撑平台：主要集成SG-UAP平台、流程引擎平台、任务调度平台、表报平台、图形平台和D5000平台一体化配合完成。

实时监控平台：实时监控平台由信息集成组件、消息组件、实时库组件、关系库组件、服务总线构成。

消息组件是承载事件流的载体，以注册发布的模式实现各个应用间消息高效传输，提高系统实时性。消息组件支持应用程序在节点内和节点间进行消息传递，利用组播技术和点对点技术分别实现一对多、一对一的信息交换。

实时库组件为数据库表、域、记录分配编码，并利用分配的表号、域、记录号按照规则生成唯一逻辑号，该逻辑号与内存物理地址映射，数据存取时直接操作指定的内存物理地址，因此能实现数据的快速存取。

服务总线对服务进行监管，包括服务启停状态、资源占用情况等，异常时可报警，并做出相应的应急措施，提高系统的稳定性能。

在实际应用中，实时监控平台的应用，可以如下：信息集成组件负责从桌面监控系统接入实时数据、从统一数据发布服务系统接入非实时数据，对接入的数据进行合法性校验、对冗余数据进行清洗，最终把数据归纳三类，分别是事件流、实时数据流、非实时数据流。实时数据包括实时数据流，实时数据流可以指当前话务量，生产数据包括非实时数据流，非实时数据流可以指当班坐席。

信息集成组件把事件流路由至消息组件把事件高效广播给所关注的应用，应用程序快速相应后续处理工作；信息集成组件把实时数据流路由至实时库组件，支撑应用的快速访问；信息集成组件把非实时数据流路由到关系库组件，支撑应用对静态档案数据及历史数据访问。系统设计平台把资源访问、告警识别、调控支撑、系统管理等后台功能纳入服务总线管理，为应用统一提供支撑，服务总线按SOA架构设计，数据资源及底层算法变更时应用程序无需调整。基于实时监控的在线预警与应急处置方法的关键点是可以进行预警的自动识别、线上的智能调控、指令的自动推荐以及调控的全过程记录。

如图2所示，步骤S101在具体实现过程中包括步骤S201和步骤S202：

步骤S201，基于预警识别模型，通过实时数据库获取实时数据，通过生产数据库获取生产数据；

在本发明实施例中，预警识别模型涉及实时数据库、生产数据库和预警库，实时数据库可以指实时库组件，生产数据库可以指关系库组件，系统设计平台准时、高效读取实时数据库中的实时数据，实时数据包括但不限于当前排队量、服务请求量、坐席签入数、坐席离席数、就绪人数、通话人数等，从生产数据库中获取生产数据，生产数据包括但不限于同期数据、上月数据、昨天数据、业务增长量、停电信息等，预警库包含但不限于预警分类和预警等级。

步骤S202，运用智能预警算法，对实时数据和生产数据进行行为及规则匹配分析，得到预警识别结果。

在本发明实施例中，智能预警算法包括但不限于规则匹配算法、行为预测算法，智能预警算法依托于系统设计平台的分布式计算环境，分布式计算环境包括但不限于：MapReduce、Spark、HBase、Streaming和HDFS等。

步骤S102，基于指令推荐模型，当得到对预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

在本发明实施例中，指令的自动推荐主要通过指令推荐模型完成，指令推荐模型的建立为指令的生成提供了信息化的辅助决策手段。如图3所示，步骤S102，包括：

步骤S301，基于指令推荐模型，当得到对预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

步骤S302，基于指令推荐任务，通过实时数据库获取当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定预警推荐指令。

在本发明实施例中，确定预警推荐指令的方式可以指利用指令库推荐算法基于预设条件进行推荐，预设条件可以指内容、协同过滤、规则或效用。

进一步的，如图4所示，基于实时监控的在线预警与应急处置方法还包括步骤S103-步骤S106：

步骤S103，记录对预警推荐指令的执行结果；

具体的，在生成预警推荐指令后，指令通过系统设计平台下达到下级接收人，然后根据下级接收人的执行情况自动记录，记录对预警推荐指令的执行结果，从而方便事后追溯。

基于执行结果可以对指令推荐模型进行优化，具体为：根据执行结果对调控有效性和趋势进行分析，得到指令分析结果；根据指令分析结果对指令推荐模型进行优化。

步骤S104，根据执行结果对预警监控参数更新，其中，预警监控参数包括实时数据和生产数据；

步骤S105，基于预警识别模型，对更新后的预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

步骤S106，根据预警解除条件对更新的预警识别结果生成提示通知。

进一步的，在本发明实施例中，基于实时监控的在线预警与应急处置方法包括对预警识别模型的优化，具体包括：通过配置预警方式将预警识别结果进行下发；当得到对预警识别结果的确认后，根据确认结果对预警识别模型进行优化。

基于实时监控的在线预警与应急处置方法通过融合预警识别模型和指令推荐模型，开展线上的智能预警、可以实现科学调控，并且能够对调控全过程进行记录。

实施例二：

用于实现上述实施例中的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，如图5所示，本发明实施例提供了一种基于实时监控的在线预警与应急处置装置，包括：

分析单元11，用于基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

第一生成单元12，用于基于指令推荐模型，当得到对预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

在本发明实施例中，分析单元11，包括：

第一获取模块，用于基于预警识别模型，通过实时数据库获取实时数据，通过生产数据库获取生产数据；

匹配分析模块，用于运用智能预警算法，对实时数据和生产数据进行行为及规则匹配分析，得到预警识别结果。

在本发明实施例中，第一生成单元12，包括：

第二获取模块，用于基于指令推荐模型，当得到对预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

确定模块，用于基于指令推荐任务，通过实时数据库获取当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定预警推荐指令。

在本发明实施例中，如图6所示，装置还包括：

记录单元13，用于记录对预警推荐指令的执行结果，

更新单元14，用于根据执行结果对预警监控参数更新；其中，预警监控参数包括实时数据和生产数据；

识别单元15，用于基于预警识别模型，对更新后的预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

第二生成单元16，用于根据预警解除条件对更新的预警识别结果生成提示通知。

本发明实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本发明实施例提供的一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，可以先基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；然后基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。本发明实施例可以在预警识别模型中基于预警分类和预警等级，通过实时数据，合理分配资源，解决了大量人力进行监控造成资源浪费的难题，基于指令推荐模型，可以针对话务峰涌进行科学的人工调配，进一步发挥资源规模效应，提升客服中心管理人员利用率，减少监控人员，同时提高客服人员工作效率、缩短服务处理时间，节约成本，提高经济效益。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本发明实施例所提供的基于实时监控的在线预警与应急处置方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，包括：

基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

2.根据权利要求1所述的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，所述基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果的步骤，包括：

基于所述预警识别模型，通过实时数据库获取所述实时数据，通过生产数据库获取所述生产数据；

运用智能预警算法，对所述实时数据和所述生产数据进行行为及规则匹配分析，得到所述预警识别结果。

3.根据权利要求1所述的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，所述基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令的步骤，包括：

基于所述指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

基于所述指令推荐任务，通过实时数据库获取所述当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定所述预警推荐指令。

4.根据权利要求1所述的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，所述方法还包括：

记录对所述预警推荐指令的执行结果；

根据所述执行结果对预警监控参数更新，其中，所述预警监控参数包括所述实时数据和所述生产数据；

基于所述预警识别模型，对更新后的所述预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

根据预警解除条件对所述更新的预警识别结果生成提示通知。

5.根据权利要求4所述的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述执行结果对调控有效性和趋势进行分析，得到指令分析结果；

根据所述指令分析结果对所述指令推荐模型进行优化。

6.根据权利要求1所述的基于实时监控的在线预警与应急处置方法，其特征在于，所述方法包括：

通过配置预警方式将所述预警识别结果进行下发；

当得到对所述预警识别结果的确认后，根据确认结果对所述预警识别模型进行优化。

7.一种基于实时监控的在线预警与应急处置装置，其特征在于，包括：

分析单元，用于基于预警识别模型，对实时数据和生产数据进行分析得到预警识别结果；

第一生成单元，用于基于指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，根据当前业务运行情况生成预警推荐指令。

8.根据权利要求7所述的基于实时监控的在线预警与应急处置装置，其特征在于，所述分析单元，包括：

第一获取模块，用于基于所述预警识别模型，通过实时数据库获取所述实时数据，通过生产数据库获取所述生产数据；

匹配分析模块，用于运用智能预警算法，对所述实时数据和所述生产数据进行行为及规则匹配分析，得到所述预警识别结果。

9.根据权利要求7所述的基于实时监控的在线预警与应急处置装置，其特征在于，所述第一生成单元，包括：

第二获取模块，用于基于所述指令推荐模型，当得到对所述预警识别结果的确认后，获取指令推荐任务；

确定模块，用于基于所述指令推荐任务，通过实时数据库获取所述当前业务运行情况，并结合预警分类和预警等级，在指令库中确定所述预警推荐指令。

10.根据权利要求7所述的基于实时监控的在线预警与应急处置装置，其特征在于，所述装置还包括：

记录单元，用于记录对所述预警推荐指令的执行结果，

更新单元，用于根据所述执行结果对预警监控参数更新；其中，所述预警监控参数包括所述实时数据和所述生产数据；

识别单元，用于基于所述预警识别模型，对更新后的所述预警监控参数进行再次识别，得到更新的预警识别结果；

第二生成单元，用于根据预警解除条件对所述更新的预警识别结果生成提示通知。