考慮歷史缺陷文本信息的斷路器狀態(tài)評價研究*

馬潤澤，王龍響，余佳文，王慧芳，邱 劍

(浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江杭州310027)

0 引言

斷路器是一種容易出現(xiàn)缺陷的電力設(shè)備［1］。相較傳統(tǒng)的事后檢修或定期檢修，狀態(tài)檢修是基于運行狀態(tài)制定檢修策略，具有檢修效率高、時效性好、成本低等優(yōu)點，是目前檢修的發(fā)展方向［2］。健康狀態(tài)準(zhǔn)確評價是實施狀態(tài)檢修的前提，因此，對斷路器的狀態(tài)評價進(jìn)行研究具有十分重要的意義。

目前針對斷路器的狀態(tài)評價，國網(wǎng)公司于2008年發(fā)布了Q/GDW 171—2008《SF6 高壓斷路器狀態(tài)評價導(dǎo)則》［3］，作為制定狀態(tài)檢修計劃的依據(jù)。此外一些專家學(xué)者采用斷路器狀態(tài)量數(shù)據(jù)，將導(dǎo)則或?qū)＜乙庖娮鳛閿嗦菲鳡顟B(tài)評價的規(guī)則，針對斷路器狀態(tài)評價模型的構(gòu)建進(jìn)行了探究，采用的算法主要有層次分析法［4］、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法［5］、模糊綜合評判法［6］、聚類分析法［7］、物元法［8］、雷達(dá)圖法［9］等，一些文獻(xiàn)將這些算法與證據(jù)理論［10-11］、可拓論［12］、突變理論［13］相結(jié)合，以提升算法性能。

以上研究在進(jìn)行斷路器狀態(tài)評價時所采用的依據(jù)均為當(dāng)前測得的狀態(tài)量運行數(shù)據(jù)，未涉及斷路器的歷史缺陷情況。斷路器的歷史缺陷情況能夠反映斷路器部件的可靠性。如果一臺斷路器在一定時間內(nèi)出現(xiàn)多種缺陷或多次出現(xiàn)同一種缺陷，說明該斷路器在運行中更易出現(xiàn)缺陷，在進(jìn)行斷路器的狀態(tài)評價時需考慮上述情況。因此，可將斷路器的歷史缺陷情況作為斷路器狀態(tài)評價的一部分。斷路器的歷史缺陷情況一般由斷路器的缺陷文本記錄。缺陷文本通常采用自然語言表述，采用機器分析具有難度。目前鮮見電網(wǎng)文本處理的相關(guān)研究。缺陷文本評判的核心是確定缺陷的嚴(yán)重程度，即缺陷等級。以往缺陷等級的分類一般通過運維人員經(jīng)驗判斷，雖可以在大多數(shù)情況下保證分類正確性，但費時費力，且受人的主觀性影響。因此需對缺陷文本庫進(jìn)行信息挖掘研究，提出缺陷等級評判方法。

本研究將斷路器的歷史缺陷情況加入到斷路器狀態(tài)評價模型之中，提出了基于斷路器運行狀態(tài)量與斷路器歷史缺陷的斷路器狀態(tài)綜合評價模型，并針對斷路器缺陷文本進(jìn)行研究，提出了基于KNN 算法的缺陷文本分類方法。最后對分類方法與相應(yīng)的評價模型進(jìn)行了算例驗證。

1 問題的提出與模型的建立

1.1 狀態(tài)量的量化評分標(biāo)準(zhǔn)與歷史消缺信息作為狀態(tài)量的依據(jù)

Q/GDW 171—2008《SF6 高壓斷路器狀態(tài)評價導(dǎo)則》是國家電網(wǎng)公司為規(guī)范與有效開展斷路器狀態(tài)檢修而制定的。導(dǎo)則將斷路器分為本體、操動機構(gòu)、并聯(lián)電容器、合閘電阻4 個部件，每一部件的具體狀態(tài)量視對于斷路器安全運行的影響程度，從低到高分為1 ～4共4 個權(quán)重，對于狀態(tài)量的劣化程度，從低到高分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ級4 個等級，分別對應(yīng)基本扣分值2、4、8、10，斷路器各部件扣分值等于該部件各狀態(tài)量劣化程度扣分與權(quán)重乘積之和。根據(jù)斷路器各個部件的扣分和評價標(biāo)準(zhǔn)，可得到部件的狀態(tài)評價結(jié)果。斷路器整體評價狀態(tài)為各部件評價狀態(tài)中最嚴(yán)重的狀態(tài)。

導(dǎo)則是在大范圍參考其他標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合大量SF6 高壓斷路器缺陷分析及運行檢修管理經(jīng)驗的基礎(chǔ)上制定的，具有清晰、明確、合理的優(yōu)點，可作為評價的整體框架。因此，本研究在建立斷路器狀態(tài)評價模型時，針對斷路器運行信息，采用導(dǎo)則中的規(guī)則進(jìn)行評價，而針對歷史缺陷信息，則在導(dǎo)則中添加專門針對歷史缺陷文本的規(guī)則進(jìn)行評價。

斷路器的缺陷文本一般包含設(shè)備型式、電壓等級、名稱、所在變電所、廠家、出廠時間、缺陷部位、類型、具體內(nèi)容、缺陷等級、消缺狀態(tài)、技術(shù)原因、處理結(jié)果，發(fā)現(xiàn)過程及消缺流程中的相關(guān)時間與相關(guān)責(zé)任人等信息。其中缺陷等級一般被歸為“緊急”、“嚴(yán)重”、“一般”3 類。斷路器的缺陷文本能反映斷路器曾經(jīng)出現(xiàn)過的缺陷情況并且能提供相應(yīng)的消缺記錄，是對斷路器可靠性進(jìn)行判斷的有力依據(jù)，本研究將其作為斷路器狀態(tài)評價的依據(jù)之一。

1.2 歷史消缺信息狀態(tài)量的扣分模型

待建立的狀態(tài)評價模型從數(shù)據(jù)來源看為一個綜合運行數(shù)據(jù)與歷史缺陷文本的狀態(tài)評分模型。對于斷路器運行數(shù)據(jù)，根據(jù)導(dǎo)則打分;對于缺陷文本，則通過中文文本處理技術(shù)將其向量化后，采用分類算法與之前建立好的缺陷文本庫對文本進(jìn)行缺陷程度的分類，并根據(jù)在導(dǎo)則中添加的評價規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)打分;最后兩部分打分合計。之后根據(jù)導(dǎo)則完成狀態(tài)評價的余下步驟，得到最終結(jié)果。對導(dǎo)則的添加內(nèi)容具體為:在導(dǎo)則的每一個部件分類下添加狀態(tài)量描述“在評價時間范圍內(nèi)含有歷史缺陷”，權(quán)重為1，根據(jù)缺陷等級不同，分別為:

(1)不扣分，判斷依據(jù)為“［0，0.4)次/年的‘一般’等級缺陷，［0，0.2)次/年的‘嚴(yán)重’與‘緊急’等級缺陷”;

(2)劣化程度為Ⅱ級，基本扣分值為4，判斷依據(jù)為“［0.2，0.4)次/年‘嚴(yán)重’等級缺陷;［0.4，0.6)次/年‘一般’等級缺陷”;

(3)劣化程度為Ⅲ級，基本扣分值為8，判斷依據(jù)為“［0.2，0.4)次/年‘緊急’等級缺陷;［0.4，0.6)次/年的缺陷，其中至少有0.2 次/年‘嚴(yán)重’等級缺陷;0.6次/年及以上(含0.6 次/年，下同)的‘一般’等級缺陷”;

(4)劣化程度為Ⅳ級，基本扣分值為10，判斷依據(jù)為“0.4 次/年及以上的缺陷，其中至少有0.2 次/年‘緊急’等級缺陷;0.6 次/年及以上的缺陷，其中至少有0.2 次/年‘嚴(yán)重’等級缺陷”。

上述評價規(guī)則可實現(xiàn):在設(shè)備正常時，設(shè)備的狀態(tài)評價結(jié)果仍然為正常狀態(tài);在設(shè)備出現(xiàn)缺陷時，尤其該缺陷歷史上已出現(xiàn)過，設(shè)備的狀態(tài)評價結(jié)果將適當(dāng)嚴(yán)重化，從而在檢修中提升對該部件乃至該設(shè)備的注意程度。

2 基于KNN 算法的中文缺陷文本分類

2.1 缺陷文本預(yù)處理過程

對文本信息進(jìn)行分類等操作無法直接進(jìn)行，在進(jìn)行該類操作之前，必須去除文本中的無用信息，并將文本中的有用信息轉(zhuǎn)化為向量表示。這一轉(zhuǎn)化過程被稱作文本預(yù)處理。

中文文本的預(yù)處理與英文文本有一定區(qū)別。英文文本詞與詞之間通過空格隔開，具有自然分界，中文文本則不具這一特點。一般而言，中文文本的預(yù)處理需要經(jīng)過文檔分段、分句、分詞、去除停用詞、特征選擇、詞頻統(tǒng)計、文本向量化［14-17］幾個步驟，這樣的預(yù)處理流程適合長文本。而斷路器的缺陷文本一般為短文本，根據(jù)這一特點，其預(yù)處理僅保留分詞、詞頻統(tǒng)計、去除停用詞和文本向量化步驟，文本預(yù)處理流程如圖1所示。

圖1 文本預(yù)處理流程

步驟1:分詞。分詞即將文本中的字符串合理地切分成詞語序列，是中文文本信息處理必備且最為基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)。

步驟2:詞頻統(tǒng)計。即是對文本中所有詞進(jìn)行出現(xiàn)頻次的統(tǒng)計并據(jù)此排序。完整的詞頻統(tǒng)計結(jié)果即包括了文本中出現(xiàn)的所有詞，可用這些詞構(gòu)成文本向量的向量空間。每個詞對應(yīng)向量空間中一維。

步驟3:去除停用詞。即去除無法表征文本的詞，執(zhí)行中考慮先建立停用詞表，再將詞頻統(tǒng)計結(jié)果和停用詞表中的詞進(jìn)行對照，刪去其中的停用詞。

步驟4:文本向量化。是把經(jīng)過上述處理的文本轉(zhuǎn)化為數(shù)字向量的表示結(jié)果。每一條文本對應(yīng)一個特征向量，特征向量的每一維對應(yīng)詞頻統(tǒng)計結(jié)果中的每一個詞。具體方法為根據(jù)文本向量的向量空間，再根據(jù)分詞結(jié)果，將每條文本中的詞與向量空間每一維對應(yīng)的詞作對照，如果相同，則在該文本對應(yīng)的特征向量中，將該詞對應(yīng)的維記為1，否則為0。

2.2 缺陷文本的KNN 分類模型

對于已經(jīng)向量化后的缺陷文本，需要通過文本分類的方式來對其進(jìn)行歸類。通過將待歸類的單條缺陷文本與缺陷文本庫中的已歸類的缺陷文本進(jìn)行對比，尋找到與缺陷文本庫中相近的文本，然后將該缺陷文本歸入最接近的一類當(dāng)中。

文本庫中的缺陷文本已經(jīng)過文本預(yù)處理，構(gòu)建好了向量空間，缺陷等級也已按“緊急”、“嚴(yán)重”、“一般”三類分好，可認(rèn)為其中大部分分類結(jié)果是正確的。為便于計算，本研究將上述缺陷等級分別量化為3、2、1。待歸類的缺陷文本則經(jīng)過文本預(yù)處理后，將采用KNN 算法進(jìn)行歸類。

KNN 算法又名k-最近鄰算法，其核心思想為如果一個樣本在特征空間內(nèi)的若干個最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性［18-19］。相比Kmeans、Adaboost 等其他分類算法，KNN 算法既不是通過在大范圍內(nèi)尋找區(qū)域中心，然后判斷樣本與各區(qū)域中心的相近程度，也不是通過對所有樣本分布規(guī)律進(jìn)行總結(jié)的劃分規(guī)則來進(jìn)行樣本分類，它不僅適合缺陷文本在大范圍內(nèi)混雜，在小范圍內(nèi)聚集的特點，而且不需建立復(fù)雜的劃分規(guī)則。

采用KNN 算法進(jìn)行缺陷文本歸類的操作步驟為:

(1)計算待歸類文本與文本庫中每個文本的文本相近程度。

關(guān)于兩向量化后的文本相近程度的定義，可采用以下表示的相似度公式:

式中:Sij—待求的待測文本i 與文本庫中文本j 之間的相似度;di—文本i 的特征向量;dj—文本j 的特征向量;M—向量的維數(shù);Wil—向量di的第l 維的值;Wjl—向量dj的第l 維的值。

(2)按照文本相似度，在文本庫中選出與待歸類文本最相似的k 條文本，其中k 可設(shè)置。

(3)利用式(2)計算待歸類缺陷文本i 描述的缺陷嚴(yán)重程度yi:

接近于鮞粒邊緣處，有機質(zhì)含量逐漸減少，透明度近于一致。層紋主要由方解石的不同粒度構(gòu)成，但粒度差異也不大，主要為微晶-泥晶狀。說明晚期鮞粒的生長中，生物參與程度很少，泥質(zhì)薄膜兩邊的方解石粒度、結(jié)構(gòu)幾乎沒有差異(圖2)。

式中:yl—第l 條缺陷文本描述的缺陷嚴(yán)重程度。

(4)根據(jù)計算結(jié)果將該缺陷的嚴(yán)重程度歸類，如計算結(jié)果為yi∈(1，1.5］，則歸為一般類，計算結(jié)果為yi∈(1.5，2.5)，則歸為嚴(yán)重類，結(jié)果為yi∈(2.5，3］，則歸為緊急類。

缺陷文本歸類后，根據(jù)1.2 節(jié)中介紹的不同缺陷等級的扣分模型進(jìn)行后續(xù)狀態(tài)評價。

3 算例分析

本研究以華東地區(qū)某電力公司的斷路器缺陷文本為例，對斷路器各部件缺陷文本的缺陷嚴(yán)重程度進(jìn)行了重新分類，并與初始結(jié)果進(jìn)行了比較;筆者通過對一臺斷路器進(jìn)行狀態(tài)評價，驗證了本研究所提出的斷路器狀態(tài)評價方法的可行性。算例過程中的分詞步驟由ICTCLAS 完成，并復(fù)制結(jié)果于文本文檔中保存，詞頻統(tǒng)計由Microsoft Excel 中編寫宏程序完成，結(jié)果復(fù)制后保存于文本文檔中，其余步驟通過Matlab 完成。

ICTCLAS 是由中科院計算所開發(fā)，基于層次隱馬爾科夫模型的中文詞法分析系統(tǒng)，被廣泛應(yīng)用于中文信息處理的各個領(lǐng)域。但I(xiàn)CTCLAS 本身無法識別電氣行業(yè)的專業(yè)詞匯，需要進(jìn)行新詞添加，為此本研究首先建立了“斷路器缺陷文本詞庫”。

3.1 中文缺陷文本KNN 算法的測試

本研究對斷路器各部件缺陷文本進(jìn)行分類計算，KNN 算法中取k=3，分類結(jié)果如圖2所示。

表1 得到的分類正確率是合理滿足要求的，可以認(rèn)為通過2 中介紹的方法對缺陷文本進(jìn)行分類是可行的。

3.2 融合運行信息與歷史缺陷信息的斷路器狀態(tài)綜合評價模型測試

某斷路器5年內(nèi)的缺陷情況如表2所示，其缺陷文本分類結(jié)果也列于表2 內(nèi)。

表2 某斷路器5年內(nèi)的歷史缺陷情況

根據(jù)1.2 節(jié)的歷史消缺信息扣分模型，則其本體部分有0.2 次/年緊急缺陷，追加扣分值為8;操動機構(gòu)部分有0.4 次/年緊急缺陷，追加扣分值為10。此時:

(1)若根據(jù)運行信息的狀態(tài)評價結(jié)果為所有部件正常，即本體、操動機構(gòu)、并聯(lián)電容、合閘電阻四部件原扣分均為0，按原評價方法判定為所有部件均為正常狀態(tài)，總評為正常狀態(tài);融入歷史缺陷信息后，四部件扣分分別為8、10、0、0，評價結(jié)果為所有部件均為正常狀態(tài)，總評為正常狀態(tài)，評價等級未發(fā)生變化;

(2)若根據(jù)運行信息的狀態(tài)評價結(jié)果，操動機構(gòu)由于打壓超時信號動作，根據(jù)當(dāng)前導(dǎo)則扣8 分，其他部件沒有扣分，按原評價方法判定為所有部件均為正常狀態(tài)，總評為正常狀態(tài);融入歷史缺陷信息后，四部件的扣分分別為8、18、0、0，評價結(jié)果為本體、并聯(lián)電容器、合閘電阻為正常狀態(tài)，操動機構(gòu)為注意狀態(tài)，總評為注意狀態(tài)，評價等級嚴(yán)重程度提升。

從以上算例可以得出，當(dāng)斷路器當(dāng)前狀態(tài)完全正常時，本研究所提出的評價方式不會使得評價等級惡化;當(dāng)斷路器出現(xiàn)缺陷，且缺陷出現(xiàn)在歷史已出現(xiàn)過多次缺陷的部件中時，該部件的狀態(tài)評價結(jié)果會比原來嚴(yán)重，從而使斷路器整體評價下降，引起檢修人員注意。因此狀態(tài)評價中引入歷史缺陷信息，是既合理又可行的。

4 結(jié)束語

本研究在斷路器狀態(tài)評價中加入歷史缺陷信息進(jìn)行綜合評判，并提出了基于KNN 算法的缺陷文本分類方法以對斷路器的缺陷文本進(jìn)行分析處理，通過算例驗證后得到以下結(jié)論:

(1)引入歷史缺陷文本信息用于斷路器狀態(tài)評價，是對當(dāng)前的狀態(tài)評價方法的有益補充，能促進(jìn)斷路器狀態(tài)評價結(jié)果更為完善與合理。

(2)采用中文文本處理方法對缺陷文本進(jìn)行處理，是一種有益的嘗試，算例結(jié)果表明，基于KNN 算法對文本進(jìn)行分類以確定缺陷等級是可行的。考慮到電網(wǎng)中設(shè)備運行缺陷都有相應(yīng)的文本記錄，在進(jìn)一步研究中，可將此方法用于電網(wǎng)其他設(shè)備，尤其是不適合裝設(shè)狀態(tài)監(jiān)測裝置的設(shè)備的狀態(tài)評價。

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