CN113807690A - 区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法及系统，收集区域电网调控系统运行数据，并对数据进行规范化存储；进行数据预处理，并进行数据优先级标注和数据正确性标注；确定评估指标权重，确定系统运行状态评价等级；构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；根据优先级评价原则实现电网调控系统运行状态评估预警模型训练，采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。本发明综合考虑硬件设备、软件进程和交互数据三方面因素，实时检测区域电网调控软件运行状态，对可能发生的系统异常进行准确预警，帮助运维人员及时了解系统实时运行状况，辅助调度人员快速排查并解决故障，提高电网运行安全性和稳定性。
Description
技术领域
本发明属于电力系统调度控制领域，具体涉及一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法及系统。
背景技术
随着系统应用软件功能结构日趋复杂，应用数据规模迅速膨胀，调度控制系统所承载的运行风险越来越大，同时系统面临软件模块不断升级和更新，系统巡视方式单一，缺乏直观监视手段且预控手段不足、软件故障时无法快速定位及有效隔离。解决这些问题的基础是建立科学合理的调度控制系统软件运行状态评价指标，如何从系统资源、可用性、信息安全、异常状态等方面定义调度控制系统软件运行状态评价指标、建立调度控制系统软件风险评估模型是关键点和难点。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法及系统，通过分析调控系统软件运行产生的告警数据及日志信息，实时评估软件系统运行状态，及时提供区域电网调控系统预警信息，并准确定位系统软件故障根源。
本发明采用如下的技术方案。
一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，所述方法包括步骤：
(1)收集区域电网调控系统运行数据，并对数据进行规范化存储；
(2)进行数据预处理，并进行数据优先级标注和数据正确性标注；
(3)确定评估指标权重，确定系统运行状态评价等级；
(4)构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；
(5)根据优先级评价原则实现电网调控系统运行状态评估预警模型训练，采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。
进一步地，所述步骤(1)中，区域电网调控系统运行数据，包括硬件设备状态数据、业务进程状态数据和交互数据状态数据。
进一步地，所述步骤(2)中，数据预处理，包括数据一致化处理和数据无量纲化处理。
进一步地，所述步骤(3)中，采用基于多类型标签的协同权重设置机制，硬件设备状态是单机信息指标，由经验值设定各指标的权重；业务数据状态和交互数据状态是多机信息指标，采用熵值法确定各指标的权重；
业务数据状态和交互数据状态指标的权重由下式计算：
其中，Ej为各业务数据状态和交互数据状态评估指标的熵值。
进一步地，所述步骤(3)中，系统运行状态评价等级，包括正常、警告、异常、故障。
进一步地，所述步骤(3)中，所述确定系统运行状态评价等级具体为，确定中心样本，将原始数据样本与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级；
两个样本之间的距离计算：
其中，xi和xj分别表示经过预处理的系统运行状态实采数据集中的两个样本，xim和xjm为样本xi和xj的第m个属性指标，wm为第m个属性指标的权重，γm为第m个属性指标的基于专家建议的数据正确性标注。
进一步地，所述步骤(4)中，电网调控系统运行状态在线评估预警模型为：
其中，H是系统实时健康状态评估结果，Hsin是硬件设备运行状态，Hmul是业务数据和交互数据健康状态；p是硬件设备在线评估指标个数，xi是硬件设备评估指标样本，wi是xi的权重；q是是业务数据状态和交互数据状态在线评估指标个数，xj是业务数据状态和交互数据状态评估指标样本，wj是xj的权重。
进一步地，所述步骤(5)中，电网调控系统运行状态评估预警模型训练具体包括：
(5.1)进行训练集的数据缺失预警标注查询，如有则进行预警；若没有则继续步骤(5.2)；
(5.2)进行数据优先级标注查询，若优先级低则进入步骤(5.3)，若优先级高则进行健康度查询；若健康度较低则进行预警，若健康度高则进入步骤(5.3)；
(5.3)基于多类型标签的协同权重设置机制，得到各评估指标的权重；
(5.4)根据训练集数据确定系统运行状态评价等级，得到评估结果；若为“警告”“异常”“故障”，则进行预警，若“正常”，则无预警；
(5.5)同时，人工检查评价结果的正确定，若评价结果不合理，则进行参数修正；得到训练后的电网调控系统运行状态评估预警模型。
进一步地，所述步骤(5)中，采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警，得到预警结果和各类型信息状态；同时，查询导致系统运行状态评价结果为“异常”或“故障”的数据缺失预警标签或低健康度状态对应的评价指标，从而定位故障点。
一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警系统，所述系统包括数据收集模块，数据存储模块，数据预处理模块，数据标注模块，系统运行状态评价等级确定模块，系统运行状态在线评估预警模块；
数据收集模块，收集区域电网调控系统实时运行数据，包括硬件设备状态数据、业务进程状态数据和交互数据状态数据；
数据存储模块，用于规范化存储区域电网调控系统运行数据；
数据预处理模块，按时间顺序提取系统实时运行数据，进行数据一致化处理和数据无量纲化处理；
数据标注模块，用于进行数据优先级标注和数据正确性标注；
系统运行状态评价等级确定模块，确定中心样本，将原始数据样本与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级；
系统运行状态在线评估预警模块，根据系统实时运行数据评估指标以及指标权重，构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；并根据数据标注与系统运行状态评价等级，对模型进行预训练；采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比：
本发明基于调控系统软件运行产生的大量告警数据及日志信息，分析影响区域电网调控软件系统运行状况的关键指标，同时结合各指标的类型特点及优先级别，从多个角度对实采数据进行关联分析和聚类分析，在线评估软件系统运行状态，快速挖掘调控系统软件故障根源，提高调控系统软件故障定位的效率和准确率。
本发明构建电网调控软件系统运行状态评价机制，基于专家建议与权重关系的运行状态评价体系，合理评估软件系统运行状态，通过对各种类型实采数据进行优先级评价和合理化权重设定，快速挖掘调控系统软件故障根源，在线评估软件系统运行状态，及时提供区域电网调控系统预警信息，准确定位系统软件故障根源。
附图说明
图1是本发明区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法流程图；
图2是在线评估指标框架图；
图3是区域电网调控系统运行状态在线评模型训练与测试流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示，本发明公开了一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，包括如下步骤：
(1)收集区域电网调控系统运行数据，包括系统中硬件设备状态、业务进程状态和交互数据状态，并对各种状态数据进行规范化存储；
根据区域电网调控系统运行状态的影响因素，设计在线评估指标，具体框架如图2所示。
硬件设备状态评估指标包括CPU利用率、内存利用率、硬盘利用率、网络连接速率等；业务进程状态评估指标包括进程占用内存比、线程个数、工作时间、告警个数、网络连接个数、前置处理、稳态监控、数据服务、公共基础应用等；交互数据状态评估指标包括前置通道工况、重要实采数据不变、误码率、越限、跳变、异常波动、状态估计合格率、CPS指标等。
(2)按时间顺序提取系统实时运行数据，进行数据预处理，包括数据一致化和无量纲化处理；
数据一致化处理中，若发现漏采导致的数据缺失，则进行预警标注。
之后，充分考虑硬件设备状态、业务进程状态和交互数据状态的特征和相互关系，对评估指标进行优先级标注。
之后，基于专家建议进行数据正确性标注γ，正确的数据标注为1，即γ＝1；错误的数据标注为0，即γ＝0。
之后，根据区域电网调控系统运行状态在线评估指标类型权重的计算方法，设计基于多类型标签的协同权重设置机制。硬件设备状态是单机信息指标，由经验值设定各指标的权重。业务数据状态和交互数据状态是多机信息指标，该方法采用熵值法确定各指标的权重。
业务数据状态和交互数据状态指标的权重由下式计算：
其中，Ej为各业务数据状态和交互数据状态评估指标的熵值。
(3)基于区域电网调控系统各类型关键数据权重和数据标注的K-means聚类算法计算各样本与中心样本的距离，根据各样本点的集中程度聚类出四个样本点较为集中的区域，确定系统运行状态评价等级，采用“正常”“警告”“异常”“故障”四个等级进行评价。
具体地，采用Canopy算法进行初始聚类，然后利用这些类簇的中心点作为K-means算法初始类簇中心点，即中心样本。确定中心样本后，将各原始样本数据与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级。
根据下式计算两个样本之间的距离：
其中，xi和xj分别表示经过预处理的系统运行状态实采数据集中的两个样本，xim和xjm为样本xi和xj的第m个评估指标，wm为第m个评估指标的权重，γm为第m个评估指标的基于专家建议的数据正确性标注。
(4)设计电网调控系统运行状态在线评估方法，构建电网调控系统运行状态在线评估模型；
电网调控软件系统运行状态由下式计算：
其中，H是系统实时健康状态评估结果，Hsin是硬件设备运行状态，Hmul是业务数据和交互数据健康状态；p是硬件设备在线评估指标个数，xi是硬件设备评估指标样本，wi是xi的权重，根据专家经验值直接设定；q是是业务数据状态和交互数据状态在线评估指标个数，xj是业务数据状态和交互数据状态评估指标样本，wj是xj的权重，根据各状态的熵确定。
(5)根据优先级评价原则实现电网调控系统运行状态预测模型训练与测试，并根据模型参数定位故障点。
将样本集分为训练集和测试集；采用训练集进行模型的预训练，具体方法如图3所示。
(5.1)进行训练集的数据缺失预警标注查询，如有则进行预警；若没有则继续步骤(5.2)；
(5.2)进行数据优先级标注查询，若优先级低则进入步骤(5.3)，若优先级高进行健康度查询；若健康度较低则进行预警，若健康度高则进入步骤(5.3)；
健康度是指硬件设备运行状态Hsin，业务数据和交互数据健康状态Hmul中的各个查询到的硬件设备状态和数据健康状态，健康度达标初始指标由经验值确定。
(5.3)基于多类型标签的协同权重设置机制，得到各评估指标的权重；
(5.4)根据训练集数据确定系统运行状态评价等级，得到评估结果；若为“警告”“异常”“故障”，则进行预警，若“正常”，则无预警。
同时，人工检查评价结果的正确定，若评价结果不合理，则进行参数修正。通过调整相关业务数据状态和交互数据状态评估指标的熵值和健康度达标指标，以得到合理结果，并记录新的权重参数。
(5.5)进行电网调控系统运行状态预测模型训练。
根据测试集样本进行电网调控系统运行状态测试，得到预警结果和各类型信息状态；同时，查询导致系统运行状态评价结果为“异常”或“故障”的数据缺失预警标签或低健康度状态对应的评价指标，从而定位故障点，实现调控系统软件故障根源快速挖掘定位功能。
本发明还提供一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警系统，包括数据收集模块，数据存储模块，数据预处理模块，数据标注模块，系统运行状态评价等级确定模块，系统运行状态在线评估预警模块。
数据收集模块，收集区域电网调控系统实时运行数据，包括硬件设备状态数据、业务进程状态数据和交互数据状态数据。
数据存储模块，用于规范化存储区域电网调控系统运行数据。
数据预处理模块，按时间顺序提取系统实时运行数据，进行数据一致化处理和数据无量纲化处理。
数据标注模块，用于进行数据优先级标注和数据正确性标注。
系统运行状态评价等级确定模块，确定中心样本，将原始数据样本与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级。
系统运行状态在线评估预警模块，根据系统实时运行数据评估指标以及指标权重，构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；并根据数据标注与系统运行状态评价等级，对模型进行预训练；采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。
下面对江苏省苏州市区域电网调控软件系统运行为例。本发明以此进行具体实施方式说明。
首先获取系统中的硬件设备状态信息，包括CPU利用率、内存利用率、硬盘利用率、网络连接速率；业务进程状态信息，包括进程占用内存比、线程个数、工作时间、网络连接个数、前置处理告警、稳态监控告警、数据服务告警、公共基础应用告警；交互数据状态信息，包括前置通道工况、重要实采数据不变、误码率、越限、跳变、异常波动、状态估计合格率、CPS指标。
之后，结合本发明所提出的区域电网调控软件运行状态在线评价与预警系统架构，对所获取的特征数据进行一致化和无量纲化处理。若发现漏采导致的数据缺失，则进行预警标注；同时进行基于专家建议的数据正确性标注。同时充分考虑硬件设备状态、业务进程状态和交互数据状态的特征和相互关系，对状态信息评估指标进行优先级标注。
基于区域电网调控系统各类型关键数据权重和数据标注的K-means算法确定系统运行状态评价等级。根据区域电网调控系统运行状态在线评估指标类型计算权重：硬件设备状态是单机信息指标，由经验值设定各指标的权重参数。业务数据状态和交互数据状态是多机信息指标，该方法采用熵值法确定各指标的权重。根据优先级评价原则确定电网调控系统运行状态进行在线评估，发出预警信号。
最后，根据预警结果，从各类型信息状态中分析、定位故障点，实现调控系统软件故障根源快速挖掘定位功能。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比：
本发明基于调控系统软件运行产生的大量告警数据及日志信息，分析影响区域电网调控软件系统运行状况的关键指标，同时结合各指标的类型特点及优先级别，从多个角度对实采数据进行关联分析和聚类分析，在线评估软件系统运行状态，快速挖掘调控系统软件故障根源，提高调控系统软件故障定位的效率和准确率。
本发明构建电网调控软件系统运行状态评价机制，基于专家建议与权重关系的运行状态评价体系，合理评估软件系统运行状态，通过对各种类型实采数据进行优先级评价和合理化权重设定，快速挖掘调控系统软件故障根源，在线评估软件系统运行状态，及时提供区域电网调控系统预警信息，准确定位系统软件故障根源。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
(1)收集区域电网调控系统运行数据，并对数据进行规范化存储；
(2)进行数据预处理，并进行数据优先级标注和数据正确性标注；
(3)确定评估指标权重，确定系统运行状态评价等级；
(4)构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；
(5)根据优先级评价原则实现电网调控系统运行状态评估预警模型训练，采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。
2.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(1)中，区域电网调控系统运行数据，包括硬件设备状态数据、业务进程状态数据和交互数据状态数据。
3.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(2)中，数据预处理，包括数据一致化处理和数据无量纲化处理。
4.根据权利要求2所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(3)中，采用基于多类型标签的协同权重设置机制，硬件设备状态是单机信息指标，由经验值设定各指标的权重；业务数据状态和交互数据状态是多机信息指标，采用熵值法确定各指标的权重；
业务数据状态和交互数据状态指标的权重由下式计算：
其中，Ej为各业务数据状态和交互数据状态评估指标的熵值。
5.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(3)中，系统运行状态评价等级，包括正常、警告、异常、故障。
6.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(3)中，所述确定系统运行状态评价等级具体为，确定中心样本，将原始数据样本与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级；
两个样本之间的距离计算：
其中，xi和xj分别表示经过预处理的系统运行状态实采数据集中的两个样本，xim和xjm为样本xi和xj的第m个属性指标，wm为第m个属性指标的权重，γm为第m个属性指标的基于专家建议的数据正确性标注。
7.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(4)中，电网调控系统运行状态在线评估预警模型为：
其中，H是系统实时健康状态评估结果，Hsin是硬件设备运行状态，Hmul是业务数据和交互数据健康状态；p是硬件设备在线评估指标个数，xi是硬件设备评估指标样本，wi是xi的权重；q是是业务数据状态和交互数据状态在线评估指标个数，xj是业务数据状态和交互数据状态评估指标样本，wj是xj的权重。
8.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(5)中，电网调控系统运行状态评估预警模型训练具体包括：
(5.1)进行训练集的数据缺失预警标注查询，如有则进行预警；若没有则继续步骤(5.2)；
(5.2)进行数据优先级标注查询，若优先级低则进入步骤(5.3)，若优先级高则进行健康度查询；若健康度较低则进行预警，若健康度高则进入步骤(5.3)；
(5.3)基于多类型标签的协同权重设置机制，得到各评估指标的权重；
(5.4)根据训练集数据确定系统运行状态评价等级，得到评估结果；若为“警告”“异常”“故障”，则进行预警，若“正常”，则无预警；
(5.5)同时，人工检查评价结果的正确定，若评价结果不合理，则进行参数修正；得到训练后的电网调控系统运行状态评估预警模型。
9.根据权利要求1所述的区域电网调控系统运行状态在线评估预警方法，其特征在于，
所述步骤(5)中，采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警，得到预警结果和各类型信息状态；同时，查询导致系统运行状态评价结果为“异常”或“故障”的数据缺失预警标签或低健康度状态对应的评价指标，从而定位故障点。
10.一种区域电网调控系统运行状态在线评估预警系统，其特征在于，所述系统包括数据收集模块，数据存储模块，数据预处理模块，数据标注模块，系统运行状态评价等级确定模块，系统运行状态在线评估预警模块；
数据收集模块，收集区域电网调控系统实时运行数据，包括硬件设备状态数据、业务进程状态数据和交互数据状态数据；
数据存储模块，用于规范化存储区域电网调控系统运行数据；
数据预处理模块，按时间顺序提取系统实时运行数据，进行数据一致化处理和数据无量纲化处理；
数据标注模块，用于进行数据优先级标注和数据正确性标注；
系统运行状态评价等级确定模块，确定中心样本，将原始数据样本与中心样本的距离按照从小到大排序排列，按距离远近设定系统运行状态评价等级；
系统运行状态在线评估预警模块，根据系统实时运行数据评估指标以及指标权重，构建电网调控系统运行状态在线评估预警模型；并根据数据标注与系统运行状态评价等级，对模型进行预训练；采用训练后的评估预警模型进行电网调控系统运行状态在线评估预警。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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- 2021-09-09 CN CN202111057529.3A patent/CN113807690A/zh active Pending
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