CN111563524A - 一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能电网领域，尤其涉及一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，包括：基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。本发明实现告警信息的合并和输出，实现电力多站融合系统运维中时序数据中异常数据的有效检测。

Description

一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法
技术领域
本发明涉及智能电网领域，尤其涉及一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法。
背景技术
异常检测是关于寻找不符合期望行为的数据模式的问题，在现实生活中有着广泛的应用场景。电力系统的安全稳定运行十分重要，因此需要对智能电网系统中的异常进行检测，以便及时地处理安全隐患或者解决存在的问题。同时，由于收集到的电力系统运行数据的时空维度复杂、计算量大，大部分传统的方法难以捕获电力系统复杂的时空多样性，难以应用于大规模的在线检测系统，实现快速地、实时地电力系统异常检测。
在电力系统的运维过程中，当检测到异常时，则发出报警信息。若一段连续时间内，检测到多个异常，每个异常均发出告警信息，海量的报警信息对于工作人员而言工作量过大且难以及时查看，容易致使重要告警信息延迟或者遗漏，造成严重的损失。
但是在大型系统中，告警信息之间包含一定的相关关系，告警信息之间也存在一定的内部规律，分析多个变量异常数据的变化规律，可以挖掘出告警信息之间的潜在关联，对关联度高的相关信息进行收敛合并，在很大程度上可以缓解上述问题。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法。
一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，包括：
基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；
实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；
基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；
确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。
优选的，所述基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，从而确定异常值阈值包括：
对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗以及归一化处理，得到有效数据格式的时序变量；
基于DAE-RNN模型根据时序变量训练异常检测模型；
根据训练好的训练异常检测模型对正常数据和异常数据的特征提取，确定异常值阈值。
优选的，所述将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息包括：
若异常分数小于异常值阈值，则接收到的时间序列数据为正常数据，否则，则为异常数据。
优选的，所述基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则包括：
获取历史告警信息，并对数据进行清洗；
通过挖掘窗口进行滑动，把位于同一个窗口内的历史告警信息归结为一个事务；挖掘出频繁项集，从频繁项集中产生规则；
确定合适的关联阈值，得出所有规则的支持度和置信度，确定合适的置信度阈值，将满足置信度阈值的关联规则归纳为一条规则。
优选的，所述确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出包括：
当检测到异常数据时，获取到检测到异常数据的序列；
针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息；
根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；
将具有时序关联关系的告警信息进行收敛，合并成同一告警信息。
优选的，所述针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息包括：
对历史异常数据进行聚类分析，确定异常数据的类别标签anomalyclass＝{anomaly1,anomaly2,…anomalyk}和紧急程度urgency＝{Urgent,General}，异常数据的每一类与告警信息一一对应，告警信息中包含告警的类别和紧急程度。
优选的，所述根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测包括：
判断告警信息的紧急程度，若告警信息的紧急程度为General，则根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；若告警信息的紧急程度为Urgent，则不进行告警信息合并。
通过使用本发明，可以实现以下效果：
1.基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出；
2.DAE能够解决时间序列数据中的噪声问题，防止噪声信息影响异常数据的检测，从而提高异常数据检测的正确率；RNN则结合上下文信息，解决了序列的时间相关性问题。利用DAE-RNN模型，基于当前样本能获得性能优秀的模型，实现电力多站融合系统运维中时序数据中异常数据的有效检测；
3.挖掘告警信息之间的关联关系，对基于时序关联的告警信息进行有效合并，减少告警次数，避免频繁告警。
4.基于告警信息的紧急程度，将告警信息分为两类：紧急告警信息和一般告警信息，实现了告警信息的分级管理。对于紧急告警，不经过关联检测和合并，直接输出，有效防止紧急预警的延迟。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明一实施例一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法的示意性流程图；
图2是本发明一实施例一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法中步骤S1的示意性流程图；
图3是本发明一实施例一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法中步骤S2的示意性流程图；
图4是本发明一实施例一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法中步骤S3的示意性流程图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
本发明的基本思想是基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。
基于以上思想，本发明提出了一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值。具体的，如图2所示。
S11：对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗以及归一化处理，得到有效数据格式的时序变量。
考虑到电力多站融合系统的历史数据可能存在杂糅数据等问题，因此在训练异常检测模型前需要进行数据预处理。
首先对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗，去除冗余杂糅数据，保留有效的时间序列数据信息，其次，对时间序列数据X＝{x1,x2,…xn}进行如下式的归一化操作，将序列中的每一维元素归一化到[-1,1]区间，得到有效数据格式的时序变量：
Figure BDA0002416260560000061
S12：基于DAE-RNN模型根据时序变量训练异常检测模型。
构建DAE-RNN模型，主要分为两个主体：DAE(去噪自动编码器)和RNN(循环神经网络)。DAE向输入中加入噪声，利用含有噪声的样本重构不含有噪声的输入，达到去噪的目的，然后进行特征提取，获取正常数据与异常数据之间的内在差异，RNN则用于架构时间模型，充分利用上下文信息，使学习器对时间维度上的演变更加稳健，考虑序列的时间相关性。
异常检测模型训练：首先单独训练DAE，然后通过固定DAE的参数来训练RNN，最后执行微调更新DAE中的参数；通过训练减少模型对输入数据的重构误差，不断迭代对网络参数进行优化，提取训练好的模型。
具体为：初始化DAE参数并对隐藏层进行预训练作为降噪自动编码器，随机梯度下降使重构损失最小化；使用训练好的DAE生成时序数据的隐藏单元；获取RNN隐藏单元的期望值，使用定义的损失函数训练RNN；将时序数据分成几段长度均为M的分段序列，使用M长度序列对参数进行微调。
DAE能够解决时间序列数据中的噪声问题，防止噪声信息影响异常数据的检测，从而提高异常数据检测的正确率；RNN则结合上下文信息，解决了序列的时间相关性问题。利用DAE-RNN模型，基于当前样本能获得性能优秀的模型，实现电力多站融合系统运维中时序数据中异常数据的有效检测。
S13：根据训练好的训练异常检测模型对正常数据和异常数据的特征提取，确定异常值阈值。
S2：实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息。具体的，如图3所示。
S21：实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据；
S22：对时间序列数据进行预处理；
同样，对接收到的时间序列数据需要进行数据清洗，保留其中的相关有效信息，对时间序列数据进行归一化操作，将其归一化到[-1,1]的数据范围中。
S23：将处理好的时间序列数据输入到训练好的DAE-RNN模型中，计算输出数据的重构误差，得到数据的异常分数；
S24：将异常分数与异常值阈值进行比较，若小于异常值阈值，则判断接收到的时间序列数据为正常数据；否则，则为异常数据。
S3：基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则。
当异常检测模块检测到异常数据时，将其转化为对应的告警信息，并根据挖掘的关联规则，对有时序关联的告警信息进行合并，将合并的信息发送给告警接收人员处理。具体如图4所示，包括以下步骤：
S31：历史告警数据信息预处理；
同样，在获取历史告警信息后，对数据进行清洗，消除噪声以及无用的、不合理的杂糅数据，保留与目标相关的有效数据信息，获得适合分析的数据形式，本发明中告警信息包括告警类别和告警的紧急程度。
S32：使用挖掘窗口进行滑动，把位于同一个窗口内的报警归结为一个事务；挖掘出频繁项集，从频繁项集中产生规则；
在本实施例中，告警信息的关联是指若历史上告警信息warn2往往伴随着warn1的告警信息，两个告警信息之间可能存在关联。
S32：确定合适的关联阈值，得出所有规则的支持度和置信度，确定合适的置信度阈值，将满足置信度阈值的关联规则归纳为一条规则。
S4：确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。
对历史异常数据进行聚类分析，确定异常数据的类别标签anomalyclass＝{anomaly1,anomaly2,…anomalyk}和紧急程度urgency＝{Urgent,General}，异常数据的每一类与告警信息一一对应，告警信息中包含告警的类别和紧急程度。判断告警信息的紧急程度，若告警信息的紧急程度为General，则根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；若告警信息的紧急程度为Urgent，则不进行告警信息合并。
若获得的告警信息的紧急程度为Urgent，，则不进行告警合并，直接将告警信息发送给告警处理人员；若获得的告警信息的紧急程度为General，则将预设时间间隔内具有时序关联关系的告警合并为同一告警，将该时间间隔内合并后的告警信息发送给告警信息处理人员。本发明中预设时间间隔为15min，暂存15min内收到的紧急程度为general的告警信息，进行关联检测和合并，15min时，将合并后的告警信息发出。
本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (7)

1.一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，包括：
基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，确定异常值阈值；
实时获取电力多站融合系统运行态势的时间序列数据，将处理好的时间序列数据输入到训练好的异常检测模型中，得到数据的异常分数，将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息；
基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则；
确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出。
2.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于电力多站融合系统的历史数据训练异常检测模型，从而确定异常值阈值包括：
对采集的电力多站融合系统的历史数据进行清洗以及归一化处理，得到有效数据格式的时序变量；
基于DAE-RNN模型根据时序变量训练异常检测模型；
根据训练好的训练异常检测模型对正常数据和异常数据的特征提取，确定异常值阈值。
3.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述将异常分数与异常值阈值进行比较，判断异常信息包括：
若异常分数小于异常值阈值，则接收到的时间序列数据为正常数据，否则，则为异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述基于历史告警数据信息，挖掘告警信息之间的相关性，确定关联规则包括：
获取历史告警信息，并对数据进行清洗；
通过挖掘窗口进行滑动，把位于同一个窗口内的历史告警信息归结为一个事务；挖掘出频繁项集，从频繁项集中产生规则；
确定合适的关联阈值，得出所有规则的支持度和置信度，确定合适的置信度阈值，将满足置信度阈值的关联规则归纳为一条规则。
5.根据权利要求1所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述确定异常信息的类别和紧急程度，并生成对应的告警信息，基于关联规则完成告警信息的合并和输出包括：
当检测到异常数据时，获取到检测到异常数据的序列；
针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息；
根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；
将具有时序关联关系的告警信息进行收敛，合并成同一告警信息。
6.根据权利要求5所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述针对检测到的异常数据，确定异常数据的类别和紧急程度，生成对应的告警信息包括：
对历史异常数据进行聚类分析，确定异常数据的类别标签anomalyclass＝{anomaly1，anomaly2，...anomalyk}和紧急程度urgency＝{Urgent，General}，异常数据的每一类与告警信息一一对应，告警信息中包含告警的类别和紧急程度。
7.根据权利要求6所述的一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法，其特征在于，所述根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测包括：
判断告警信息的紧急程度，若告警信息的紧急程度为General，则根据挖掘得到的关联规则进行数据测试，与预设的时间间隔内收到的告警信息进行关联检测；若告警信息的紧急程度为Urgent，则不进行告警信息合并。
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