CN116131260A - 电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统 - Google Patents

电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统 Download PDF

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CN116131260A CN202310109456.0A CN202310109456A CN116131260A CN 116131260 A CN116131260 A CN 116131260A CN 202310109456 A CN202310109456 A CN 202310109456A CN 116131260 A CN116131260 A CN 116131260A
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左仲坤
薛涛
张晟
曹欣
杨斌
谢立天
崔会龙
李茹茹
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Abstract

本申请提供了电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，包括：传输模块、前置处理模块、策略生成模块，传输模块接收当前判断周期内的报警数据信息，生成判断参数组集，前置处理模块检索判断参数组集内各元素预设的优先级以及策略生成模式，根据优先级按从低到高对参数组集内各元素重新排序，策略生成模块接收判断参数组集，根据元素排列顺序依次以各元素为参数生成处理策略，策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式。本申请在保证决策模块吞吐量的基础上，保证了关键决策的准确性，有效优化了对电网告警大数据的智能决策处理能力。

Description

电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统
技术领域
本申请涉及电网大数据处理技术领域，特别涉及电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
伴随电网自动化技术的提高以及智能电网的推进，原有的测控设备的功能不断增强，新应用的智能化设备也越来越多的普及于电网之中，由此，带来海量的报警数据信息，人工筛选告警信息，耗时耗力，效率低下，无法做到实时跟踪分析告警信息，告警信息很难得到及时消除，严重影响了电网安全稳定运行。AI技术的普及以及各种神经网络算法的成熟，通过智能决策模块，根据报警信息自动生成处理策略的方案也逐步应用于电网之中；然而，智能决策算法中，在引入决策参数时，主要基于静态预设的最大处理能力对报警数据进行处理，无法自适应调整决策速度和决策准确度，既无法适应吞吐海量报警数据的需求，造成系统卡顿，影响用户体验，也无法充分利用硬件处理能力，造成资源浪费。由此，如何在满足吞吐海量报警数据的条件下，提高对关键决策数据的决策准确度，成为智能电网发展中的亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请为了解决上述问题提出了电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，设置分级决策模式，并把低优先级报警超前生成决策所节省的时间，应用至关键报警决策生成之中，在保证决策模块吞吐量的基础上，保证了关键决策的准确性，有效优化了对电网告警大数据的智能决策处理能力。
本申请提供了电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，包括：传输模块、前置处理模块、策略生成模块；
传输模块接收当前判断周期内的报警数据信息，生成判断参数组集；
前置处理模块检索判断参数组集内各元素预设的优先级以及策略生成模式，根据优先级按从低到高对参数组集内各元素重新排序，每判断参数组对应的策略生成模式包括策略生成时间依次增加、策略评价系数依次增高的第一模式和第二模式；
策略生成模块接收判断参数组集，根据元素排列顺序依次以各元素为参数生成处理策略，策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式。
优选地，所述判断参数组包括同一故障类型涉及的所有关联报警数据。
优选地，所述传输模块接收报警数据信息的方式为条件触发，触发条件至少包括任一报警数据超过预设门槛值。
优选地，所述判断参数组集内各元素预设的优先级包括：不同故障类型之间的优先级；同一故障类型或同优先级故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度。
优选地，所述故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度具体包括：所述报警数据包括针对于对应故障的一种报警数据超出预设门槛值的幅度值或者多种报警数据超出预设门槛值的幅度值的综合权重值；所述幅度值为具体传感数值或者百分比。
优选地，对参数组集内各元素重新排序的具体方法如下：故障类型优先级越高、报警数据超出预设门槛值的幅度越大排序越靠后。
优选地，所述策略生成模式的具体设置方法如下：提取同一故障类型对应的判断参数组内报警数据生成核心报警数据；第一模式中，策略生成模块通过判断参数组内的核心报警数据为参数生成处理策略；第二模式中，策略生成模块通过判断参数组内的所有报警数据为参数生成处理策略。
优选地，所述策略生成模块在策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式的具体方法如下：
S1：计算判断参数组集内各元素第一模式和第二模式策略生成时间的差值Tb_i,i为元素编号，i取值为1...I，I为元素数量，设置各元素以第一模式进行策略生成并核算整体策略生成时间T1，通过判断周期时长T减去T1得到可分配时长Ta,设置初始值为1的参数N以及初始值为I的参数M；
S2：判断M是否小于N，
若是，跳转到步骤S5；
若否，跳转到步骤S3；
S3：判断Ta是否大于等于Tb_M，
若否，跳转到步骤S5；
若是，则根据式(1)计算符合条件的j值中的最小值,j取值为1...M，进行式(2)计算，
，并跳转到步骤S4；
S4：将判断参数组集内编号j到M的元素策略生成模式更新为第二模式，并通过M＝j-1更新M；
S5：以第N个元素为参数生成处理策略，记录策略生成实际耗时并计算各模式预计耗时与实际耗时之间的差值Tn,并通过Ta＝Ta+Tn更新Ta；
S6：判断N是否大于等于I，
若是，完成本判断周期策略生成；
若否，则通过N＝N+1更新N，并跳转到步骤S2。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
本申请通过设置分级决策模式，把低优先级报警超前生成决策所节省的时间，应用至关键报警决策生成之中，在保证决策模块吞吐量的基础上，保证了关键决策的准确性，有效优化了对电网告警大数据的智能决策处理能力。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本申请一种实施例的系统组成示意图，
图2是本申请一种实施例的方法流程示意图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本申请作进一步说明。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”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，只是为了便于叙述本公开各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本公开中任一部件或元件，不能理解为对本公开的限制。
如图1至图2所示，本申请提供一种电网告警大数据智能处理策略辅助生成方法，具体步骤如下：
S100：接收当前判断周期内的报警数据信息，生成判断参数组集；
S200：检索判断参数组集内各元素预设的优先级以及策略生成模式，根据优先级按从低到高对参数组集内各元素重新排序，每判断参数组对应的策略生成模式包括策略生成时间依次增加、策略评价系数依次增高的第一模式和第二模式；
S300：接收判断参数组集，根据元素排列顺序依次以各元素为参数生成处理策略，策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式。
上述方法基于本申请提供的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，包括：传输模块、前置处理模块、策略生成模块，各模块功能如下：
传输模块接收当前判断周期内的报警数据信息，生成判断参数组集；
前置处理模块检索判断参数组集内各元素预设的优先级以及策略生成模式，根据优先级按从低到高对参数组集内各元素重新排序，每判断参数组对应的策略生成模式包括策略生成时间依次增加、策略评价系数依次增高的第一模式和第二模式；
策略生成模块接收判断参数组集，根据元素排列顺序依次以各元素为参数生成处理策略，策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式。
具体地，所述判断参数组包括同一故障类型涉及的所有关联报警数据，不同故障类型可涉及同一报警数据。
作为一种优选地方案，所述传输模块接收报警数据信息的方式可为条件触发，触发条件至少包括任一报警数据超过预设门槛值。
具体地，所述判断参数组集内各元素预设的优先级包括：
不同故障类型之间的优先级，故障类型可包括发电机组故障(空载电压太低或太高、稳态电压调整率差、电压表无指示、振动大等)、输电线路故障(电流增大、电压下降等)、通讯线路故障(网线、同轴线缆、光缆等)，根据故障类型设置优先级，同一故障类型或同优先级故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度，显然幅度越大优先级越高，即对应的故障类型优先级越高、报警数据超出预设门槛值的幅度越大的判断参数组在集合内排序越靠后。
具体地，所述故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度具体包括：
所述报警数据包括针对于对应故障的一种报警数据超出预设门槛值的幅度值或者多种报警数据超出预设门槛值的幅度值的综合权重值，所述幅度值可为具体传感数值或者百分比，所述综合权重值可为多种报警数据超出预设门槛值的幅度值乘以不同权重系数后相加而得。
具体地，所述策略生成模式的具体设置方法如下：
提取同一故障类型对应的判断参数组内报警数据生成核心报警数据，核心报警数据类型通过预设设置；
第一模式中，策略生成模块通过判断参数组内的核心报警数据为参数生成处理策略；
第二模式中，策略生成模块通过判断参数组内的所有报警数据为参数生成处理策略。
所述策略评价系数即针对于同一故障，作为策略生成参数的报警报警数据类型数量，显然，第二模式的策略评价系数大于第一模式。
具体地，所述策略生成模块在策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式的具体方法如下：
S1：计算判断参数组集内各元素第一模式和第二模式策略生成时间的差值Tb_i,i为元素编号，i取值为1...I，I为元素数量，设置各元素以第一模式进行策略生成并核算整体策略生成时间T1，通过判断周期时长T减去T1得到可分配时长Ta,设置初始值为1的参数N以及初始值为I的参数M；
S2：判断M是否小于N，
若是，跳转到步骤S5；
若否，跳转到步骤S3；
S3：判断Ta是否大于等于Tb_M，
若否，跳转到步骤S5；
若是，则根据式(1)计算符合条件的j值中的最小值,j取值为1...M，进行式(2)计算，
，并跳转到步骤S4；
S4：将判断参数组集内编号j到M的元素策略生成模式更新为第二模式，并通过M＝j-1更新M；
S5：以第N个元素为参数生成处理策略，记录策略生成实际耗时并计算各模式预计耗时与实际耗时之间的差值Tn,并通过Ta＝Ta+Tn更新Ta；
S6：判断N是否大于等于I，
若是，完成本判断周期策略生成；
若否，则通过N＝N+1更新N，并跳转到步骤S2。
下面用具体例子对本申请的方法进行说明：
假设传输模块接收到报警信息后，根据预设的参数间的关联性，生成4组判断参数组并加入判断参数组集{A1，A2，A3，A4}，A1指向输电线路a1电流异常，A2指向输电线路a2电流异常(且异常值超出预设门槛值的幅度大于A1)，A3指向变电站a3站内对时光缆异常，A4指向变电站a4主变异常，根据预设的优先级(主变异常优先于输电线路电流异常，输电线路异常优先于对时光缆异常)对判断参数组集内元素重新排序生成{A3，A1，A2，A4}。
根据步骤S1至步骤S6对各判断参数组进行策略生成，具体如下：
根据步骤S1，计算判断参数组集内各元素第一模式和第二模式策略生成时间的差值Tb_i,Tb_i依次取值为15ms、20ms、30ms、20ms，设置各元素以第一模式进行策略生成并核算整体策略生成时间T1，假设判断周期时长T减去T1得到可分配时长Ta为0,参数N初始值取1，参数M初始值为4；
根据步骤S2，M大于N，跳转到步骤S3，Ta小于Tb_4，跳转到步骤S5；
根据步骤S5，以第N(N＝1)个元素为参数生成处理策略，记录其策略生成实际耗时并计算预计耗时(第一模式)与实际耗时之间的差值Tn＝10ms，更新Ta＝10ms；
根据步骤S6，N小于4，更新N＝2，跳转到步骤S2；
根据步骤S2，M大于N(4大于2)，跳转到步骤S3，Ta小于Tb_4，跳转到步骤S5；
根据步骤S5，以第N(N＝2)个元素为参数生成处理策略，记录其策略生成实际耗时并计算预计耗时(第一模式)与实际耗时之间的差值Tn＝15ms，更新Ta＝25ms；
根据步骤S6，N小于4，更新N＝3，跳转到步骤S2；
根据步骤S2，M大于N(4大于3)，跳转到步骤S3，Ta大于Tb_4(25ms大于20ms)，根据式(1)计算，j＝4，根据式(2)计算，Ta＝5ms,跳转到步骤S4；
根据步骤S4，将判断参数组集内编号4的元素(即A4)策略生成模式更新为第二模式，更新M＝3；
根据步骤S5，以第N(N＝3)个元素为参数生成处理策略，记录其策略生成实际耗时并计算预计耗时(第一模式)与实际耗时之间的差值Tn＝5ms，更新Ta＝10ms；
根据步骤S6，N小于4，更新N＝4，跳转到步骤S2；
根据步骤S2，M小于N(3小于4)，跳转到步骤S5；
根据步骤S5，以第N(N＝4)个元素为参数生成处理策略，记录其策略生成(模式为第二模式)实际耗时并计算其预计耗时与实际耗时之间的差值Tn＝2ms，更新Ta＝12ms；
根据步骤S6，N等于4，完成本判断周期策略生成。
所述步骤S1和步骤S5中各元素第一模式和第二模式策略生成时间(预计耗时)通过预设设置，考虑到硬件发热性能下降，预设的策略生成时间需大于实验同类型故障策略生成时间实验统计的经验值，此外，本申请不对策略生成模块使用的AI算法模型进行限制。
从本实施例可以看出，本申请通过设置分级决策模式，将低优先级报警超前生成决策所节省的时间(A1、A2)，应用至关键报警(A4)决策生成之中，在保证决策模块吞吐量的基础上，保证了关键决策(A4)的准确性，有效优化了对电网告警大数据的智能决策处理能力。
以上仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本申请的具体实施方式进行了描述，但并非对本申请保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本申请的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本申请的保护范围以内。

Claims (8)

1.电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于，包括：传输模块、前置处理模块、策略生成模块；
传输模块接收当前判断周期内的报警数据信息，生成判断参数组集；
前置处理模块检索判断参数组集内各元素预设的优先级以及策略生成模式，根据优先级按从低到高对参数组集内各元素重新排序，每判断参数组对应的策略生成模式包括策略生成时间依次增加、策略评价系数依次增高的第一模式和第二模式；
策略生成模块接收判断参数组集，根据元素排列顺序依次以各元素为参数生成处理策略，策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式。
2.根据权利要求1所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述判断参数组包括同一故障类型涉及的所有关联报警数据。
3.根据权利要求1所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述传输模块接收报警数据信息的方式为条件触发，触发条件至少包括任一报警数据超过预设门槛值。
4.根据权利要求2所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述判断参数组集内各元素预设的优先级包括：
不同故障类型之间的优先级；
同一故障类型或同优先级故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度。
5.根据权利要求5所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述故障类型中报警数据超出预设门槛值的幅度具体包括：
所述报警数据包括针对于对应故障的一种报警数据超出预设门槛值的幅度值或者多种报警数据超出预设门槛值的幅度值的综合权重值；
所述幅度值为具体传感数值或者百分比。
6.根据权利要求4所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
对参数组集内各元素重新排序的具体方法如下：
故障类型优先级越高、报警数据超出预设门槛值的幅度越大排序越靠后。
7.根据权利要求4所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述策略生成模式的具体设置方法如下：
提取同一故障类型对应的判断参数组内报警数据生成核心报警数据；
第一模式中，策略生成模块通过判断参数组内的核心报警数据为参数生成处理策略；
第二模式中，策略生成模块通过判断参数组内的所有报警数据为参数生成处理策略。
8.根据权利要求1、4、7中任一权利要求所述的电网告警大数据智能处理策略辅助生成系统，其特征在于：
所述策略生成模块在策略生成进程中动态调整各元素策略生成模式的具体方法如下：
S1：计算判断参数组集内各元素第一模式和第二模式策略生成时间的差值Tb_i,i为元素编号，i取值为1...I，I为元素数量，设置各元素以第一模式进行策略生成并核算整体策略生成时间T1，通过判断周期时长T减去T1得到可分配时长Ta,设置初始值为1的参数N以及初始值为I的参数M；
S2：判断M是否小于N，
若是，跳转到步骤S5；
若否，跳转到步骤S3；
S3：判断Ta是否大于等于Tb_M，
若否，跳转到步骤S5；
若是，则根据式(1)计算符合条件的j值中的最小值,j取值为1...M，进行式(2)计算，
Figure FDA0004076211170000031
Figure FDA0004076211170000032
，
并跳转到步骤S4；
S4：将判断参数组集内编号j到M的元素策略生成模式更新为第二模式，并通过M＝j-1更新M；
S5：以第N个元素为参数生成处理策略，记录策略生成实际耗时并计算各模式预计耗时与实际耗时之间的差值Tn,并通过Ta＝Ta+Tn更新Ta；
S6：判断N是否大于等于I，
若是，完成本判断周期策略生成；
若否，则通过N＝N+1更新N，并跳转到步骤S2。
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