CN111178699B - 一种调度操作票智能校核系统构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种调度操作票智能校核系统构建方法，包括以下步骤：a、获取调度票数据，并转换为机器学习数据模型M1；b、对所述转换后的调度票数据进行随机重组，生成重组调度票数据模型M2；c、将所述重组调度票数据模型M2与所述步骤a获取的调度票数据模型M1组合形成数据模型M3；d、使用规则学习算法对所述数据模型M3进行计算，并生成规则库。据统计，传统的“三审三校”模式共发现调度操作票错误87处，而人工智能校验则发现错误95处，错误识别率提升高达8.4％。更重要的是，“三审三校”模式所发现的87处错误均涵盖在人工智能校验方法所发现错误中，充分证明了规则学习算法解决调度操作校核问题的有效性。

Description

一种调度操作票智能校核系统构建方法
技术领域
本发明属于电网调度安全技术领域，涉及电网调度操作票校核技术，具体涉及一种调度操作票智能校核系统构建方法。
背景技术
调度操作票校核的目的在于辨识操作票潜在的错误，避免误操作、误控制事件发生。传统模式下，调度操作票主要依靠调度员人工校核。实际执行中，电网多采用“三审三校”校核模式，依靠增加审核环节和人力投入，提升校核准确率。然而近年来频发的误操作、误控制事件表明，通过增加审核环节虽然对提升校核准确性有一定帮助，但这起到的作用仍然不够理想，而且还费时费力，加重了相关人员的工作量，严重影响了调度操作效率。
为此，采用自动智能校核代替人工，已成为调度操作校核领域发展的必然趋势。特别是近年来，随着人工智能技术的快速发展，效用评估、模糊理论、字典学习、神经网络等新方法不断引入该研究领域。然而目前的研究主要集中于调度操作票文字错误、潮流校核两个方面，尽管在辨识错字、拓扑分析、潮流控制等方面取得了良好的实际效果。但是并不能结合操作任务，对调度操作票的内在逻辑进行校核，难以满足实际需要。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题在于现有的电网调度票人工校核人力投入大、校核准确度不够，机器校核由于学习深入不足导致校核准确性不够等问题，提出了一种调度操作票智能校核系统构建方法。
依据本发明的一个方面，提供一种调度操作票智能校核系统构建方法，包括以下步骤：
a、获取调度票数据，并转换为机器学习数据模型M1；
b、对所述转换后的调度票数据进行随机重组，生成重组调度票数据模型M2；
c、将所述重组调度票数据模型M2与所述步骤a获取的调度票数据模型M1组合形成数据模型M3；
d、使用规则学习算法对所述数据模型M3进行计算，并生成规则库。
依据本发明的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的方法为，提取调度指令中的操作对象和操作措施，并以操作对象、操作措施和对应关系存储。
依据本发明的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的操作，包括人工三审三校对转换数据进行复核，和/或修改。
依据本发明的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤b中对所述转换后的调度票数据进行随机重组的操作，包括随机泛化算法对数据进行重组。
依据本发明的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤b的操作产生的数据模型M2的数据量为数据模型M1的数据量的1.5-2.5倍。
本发明所提供的一种调度操作票智能校核系统构建方法，以某电网一年全年共计7430张调度操作票为基础，通过模型构建和异常调度操作票重构，共生成包含15000张调度操作票数据的训练数据集。利用规则学习算法对上述训练数据集进行智能体训练，共得到120条调度操作票校核规则，将潮流校核人工补充设置为规则后，所得到的规则库包括校核规则121条，其中以“线路由运行转检修”为操作目的的调度操作票对应校核规则共10条。该规则库为调度运行人员进行调度操作校核提供了智能化的解决方案，测试过程已成功用于1200张调度操作票的校核。为保证最终结果的正确，在利用人工智能方法进行校核的同时，也采用传统的“三审三校”模式对上述调度操作票进行校核。据统计，传统的“三审三校”模式共发现调度操作票错误87处，而人工智能校验则发现错误95处，错误识别率提升高达8.4％。更重要的是，“三审三校”模式所发现的87处错误均涵盖在人工智能校验方法所发现错误中，充分证明了规则学习算法解决调度操作校核问题的有效性。
而从校核业务投入来看，规则学习具有自我学习完善的特性，通过补充新的训练数据，该方法能保持与调度操作习惯的一致性，校核耗时在10秒以内，不需要投入新的调度员人力。而传统的“三审三校”则需要投入三名专业调度运行技术员，以该省实际运行经验，每张票的平均校核时间在1小时左右。这一特点表明，规则学习能够大大降低校核的人力投入，提升操作效率。
附图说明
图1为本发明实施例的解决方案中的规则学习算法实施流程；
图2为本发明实施例构建的调度操作票智能校核系统智能校核实施流程。
具体实施方式
以下配合图式及本发明的较佳实施例，进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段。
如图1及图2所示，本发明一可选实施例中，提供了一种调度操作票智能校核系统构建方法，包括以下步骤：
a、获取调度票数据，并转换为机器学习数据模型M1；
b、对所述转换后的调度票数据进行随机重组，生成重组调度票数据模型M2；
c、将所述重组调度票数据模型M2与所述步骤a获取的调度票数据模型M1组合形成数据模型M3；
d、使用规则学习算法对所述数据模型M3进行计算，并生成规则库。
依据本发明实施例的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的方法为，提取调度指令中的操作对象和操作措施，并以操作对象、操作措施和对应关系存储。以下为两条调度指令转换为机器学习数据模型的过程。
Figure BDA0002318579540000041
依据本发明实施例的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的操作，包括人工三审三校对转换数据进行复核，和/或修改。
依据本发明实施例的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤b中对所述转换后的调度票数据进行随机重组的操作，包括随机泛化算法对数据进行重组。
依据本发明实施例的一个方面，一种调度操作票智能校核系统构建方法，所述步骤b的操作产生的数据模型M2的数据量为数据模型M1的数据量的1.5-2.5倍。
作为本发明实施例的一种，包括：
异常数据重构：异常数据重构的目的在于根据经过“三审三校”、票面正确的调度操作票隶属数据生成大量异常数据。采用随机泛化算法，对历史票进行随机重组，生成异常票数据集，其基本思路是对于每一步操作指令，其操作对象和操作措施，可以从操作对象和操作措施库中按照一定概率随机选取，以生成庞大的异常调度操作票。
规则完善：规则完善的目的在于解决规则学习过程主要基于调度操作票文本信息，而忽略了其与电网运行特性之间关系的问题。结合调度操作校核实际，需要补充的规则主要为潮流校核规则，可表示为：若某一步调度指令操作导致系统运行断面越限，则该调度操作票有误。
实施方法
以某省电网某年全年共计7430张调度操作票为基础，通过模型构建和异常调度操作票重构，共生成包含15000张调度操作票数据的训练数据集。利用规则学习算法对上述训练数据集进行智能体训练，共得到120条调度操作票校核规则，将潮流校核人工补充设置为规则后，所得到的规则库包括校核规则121条，其中以“线路由运行转检修”为操作目的的调度操作票对应校核规则共10条，如表2所示。
表2调度操作智能校核规则库
Figure BDA0002318579540000051
Figure BDA0002318579540000061
该规则库为调度运行人员进行调度操作校核提供了智能化的解决方案，试用以来已成功用于1200张调度操作票的校核。为保证最终结果的正确，在利用人工智能方法进行校核的同时，也采用传统的“三审三校”模式对上述调度操作票进行校核。据统计，传统的“三审三校”模式共发现调度操作票错误87处，而人工智能校验则发现错误95处，错误识别率提升高达8.4％。更重要的是，“三审三校”模式所发现的87处错误均涵盖在人工智能校验方法所发现错误中，充分证明了规则学习算法解决调度操作校核问题的有效性。
而从校核业务投入来看，规则学习具有自我学习完善的特性，通过补充新的训练数据，该方法能保持与调度操作习惯的一致性，校核耗时在10秒以内，不需要投入新的调度员人力。而传统的“三审三校”则需要投入三名专业调度运行技术员，以该省实际运行经验，每张票的平均校核时间在1小时左右。这一特点表明，规则学习能够大大降低校核的人力投入，提升操作效率。
在上述实施例中，使用的规则学习算法具体如下：
规则学习中的“规则”指：能够描述数据分布隐含的客观规律并能够标准形式表达的逻辑语句。其中所谓的标准形式为条件表达式，即
⊕←f1∧f2∧LfL (1)
式(1)中，“←”为逻辑推导符号，其右侧部分“f1∧f2∧LfL”称为“规则体”，左侧部分“⊕”称为“规则头”，其含义为若满足右侧规则体的条件，则能够推导得到左侧规则头的结论。规则体中，f1、f2、…fL依次为所需要满足的L个条件，∧为表示并列关系的逻辑判断符号。
规则学习实际上就是通过对训练数据集的归纳分析，生成如式(1)所示的规则语句，并利用规则语句对待判定的数据进行校验，以检验其是否满足相同规则的人工智能算法。根据训练数据集学习模式的不同，规则学习可分为“自顶向下”和“自底向上”两种算法类型，结合本发明所介绍的调度操作校核任务的实际需要，这里重点介绍“自顶向下”学习算法。
其算法流程为：“自顶向下”规则学习算法是指从训练数据集最显著的条件项出发，不断增加条件项约束，缩小规则覆盖范围，直至得到满足搜索要求的规则语句的学习过程。规定训练数据集中每一个数据项可表示为(a1,a2,…aM,r)，其中a1，a2，…aM为数据项的M项属性类型，第i项属性类型有si项取值可能；r为判定结果，包括R种取值可能。则“自顶向下”规则学习算法的实施过程如图1所示。
(1)根据显著性，选定初始规则体条件
判定结果显著性由其在训练数据集中的出现次数决定，次数越多，表明判定结果r在该取值下的概率越高，显著性越强。选取显著性最强的判定结果取值ri，计算不同属性不同取值与该判定结果取值的相关性，计算公式为：
Figure BDA0002318579540000071
式(2)中，Cor()为满足r＝ri和aj＝aj,m条件的相关性函数；Count()为记数函数，用于给定数据集中统计满足条件的数据量；Data为训练数据集。则Count(Data,r＝ri,aj＝aj,m)，Count(Data,r≠ri,aj＝aj,m)分别为训练数据集中在判定结果取值为ri和不为ri两种情况下属性aj取值为aj,m的数据项数。
统计显著性最强的判定结果ri下所有属性取值与其的相关性，相关性最高的一项属性取值即为初始规则体条件。
(2)根据相关性概率，完善规则体语句
在满足aj＝aj,m条件下，继续搜索其他属性取值与判定结果r＝ri的相关性，并将相关性最高的属性条件补充进规则体语句。
(3)收敛性判定
预先设置规则体语句和规则学习的收敛条件，避免规则学习过拟合。一般设置的条件项为规则体中条件数和规则语句条数限制，即：
Count(Rule(fi))≤RFmax (3a)
Count(Rule)≤Rmax (3b)
式(3a)、(3b)中，Count(Rule(fi))、Count(Rule)分别为任意规则中的规则体条件数量和规则学习所得规则条数，RFmax、Rmax分别为给定的规则体条件数限值和规则条数限值。
上述规则生成的过程本质上为一个贪心搜索的过程，一方面为了拓展规则挖掘的深度，需要学习过程具有一定的泛化能力，另一方面为了避免学习结果变成决策树式的穷举，要设置一定过拟合控制手段。
以上所述仅是本发明的优选实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案的范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本实用发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种调度操作票智能校核系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、获取调度票数据，并转换为机器学习数据模型M1，其中机器学习数据模型M1包括操作对象和操作措施；
b、对所述转换后的调度票数据进行随机重组，生成重组调度票数据模型M2；
c、将所述重组调度票数据模型M2与所述步骤a获取的调度票数据模型M1组合形成数据模型M3；
d、使用规则学习算法对所述数据模型M3进行计算，并生成规则库；
利用生成的规则库判断调度操作票是否异常；
其中步骤b具体包括采用随机泛化算法，从操作对象和操作措施库中按照一定概率随机选取，以生成庞大的异常调度操作票。
2.根据权利要求1所述的一种调度操作票智能校核系统构建方法，其特征在于，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的方法为，提取调度指令中的操作对象和操作措施，并以操作对象、操作措施和对应关系存储。
3.根据权利要求1所述的一种调度操作票智能校核系统构建方法，其特征在于，所述步骤a中调度票数据转换为机器学习数据模型的操作，包括人工三审三校对转换数据进行复核，和/或修改。
4.根据权利要求1所述的一种调度操作票智能校核系统构建方法，其特征在于，所述步骤b中对所述转换后的调度票数据进行随机重组的操作，包括随机泛化算法对数据进行重组。
5.根据权利要求1-4之任一项权利要求所述的一种调度操作票智能校核系统构建方法，其特征在于，所述步骤b的操作产生的数据模型M2的数据量为数据模型M1的数据量的1.5-2.5倍。
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