分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺的設(shè)計與開發(fā)

章　筠，　呂　楠

上海電氣集團(tuán)股份有限公司 中央研究院　上?！?00070

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分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺的設(shè)計與開發(fā)

章筠，呂楠

上海電氣集團(tuán)股份有限公司 中央研究院上海200070

設(shè)計與開發(fā)了一種分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺，該軟件平臺以分布式能源系統(tǒng)為對象，專注于可充放電池、光伏系統(tǒng)、風(fēng)機(jī)等設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測問題。利用監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)相關(guān)設(shè)備的故障報警、診斷和預(yù)測等功能。該軟件平臺以故障事件為基本元素，對故障分析和處理業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，結(jié)合專家系統(tǒng)和知識庫的功能，將兩者通過故障事件業(yè)務(wù)模型進(jìn)行有機(jī)聯(lián)系，具備了數(shù)據(jù)聯(lián)通實時化、知識組織邏輯化、規(guī)則配置靈活化、計算公式配置界面化、案例檢索智能化等多項特征。

分布式能源系統(tǒng)； 故障診斷； 故障預(yù)測； 專家系統(tǒng)

電網(wǎng)及電力設(shè)備的故障診斷、預(yù)測及防護(hù)一直以來都是電力系統(tǒng)研究的重點課題。在電力系統(tǒng)生產(chǎn)實踐中，故障診斷與預(yù)測技術(shù)對于防止事故發(fā)生、避免經(jīng)濟(jì)損失、制定與完善維修計劃等具有重要意義[1]。近年來，國內(nèi)外多次發(fā)生的大規(guī)模停電事件，如北美大停電、巴西大停電，以及我國廣東省大停電事件，使電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性及安全性得到了更多的重視，也對電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性提出了更高的要求。隨著分布式發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展，分布式能源系統(tǒng)的故障診斷及預(yù)測技術(shù)也得到了廣泛的關(guān)注[2-3]。對發(fā)生故障的分布式能源系統(tǒng)進(jìn)行及時準(zhǔn)確的診斷，甚至對即將發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)測，具有非常重要的意義： 一方面，它能縮短故障應(yīng)急處理時間，減少故障所導(dǎo)致的損失；另一方面，它能為系統(tǒng)維護(hù)計劃制定和備品備件管理提供必要的參考[4-5]。

在此背景下，上海電氣集團(tuán)股份有限公司中央研究院通過對分布式能源系統(tǒng)故障處理業(yè)務(wù)需求的具體分析，在分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺的設(shè)計和開發(fā)中，采用不同于常規(guī)專家系統(tǒng)和知識庫系統(tǒng)的業(yè)務(wù)模型框架，將實時檢測、規(guī)則推理、故障統(tǒng)計、案例分析等多種功能有機(jī)地集成到統(tǒng)一的平臺中，開發(fā)了具有較高靈活度的故障處理專家知識庫系統(tǒng)[6-7]。該系統(tǒng)以故障事件為基本元素，對故障分析和處理業(yè)務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一整合，結(jié)合專家系統(tǒng)和知識庫的功能，將兩者通過故障事件業(yè)務(wù)模型進(jìn)行有機(jī)聯(lián)系，使之具備數(shù)據(jù)聯(lián)通實時化、知識組織邏輯化、規(guī)則配置靈活化、計算公式配置界面化、案例檢索智能化等多項特征。

1　總體設(shè)計

1.1整體技術(shù)方案

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺針對分布式能源系統(tǒng)主要設(shè)備的故障處理業(yè)務(wù)，以故障事件為核心構(gòu)建系統(tǒng)業(yè)務(wù)模型框架，并以基于故障事件模型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為軟件實現(xiàn)基礎(chǔ)，整體技術(shù)方案如圖1所示。

圖1　分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺整體技術(shù)方案

該軟件平臺的主要業(yè)務(wù)功能包括故障相關(guān)測量數(shù)據(jù)監(jiān)視、故障檢測算法配置、故障事件邏輯關(guān)系定義和構(gòu)建、故障信息自動記錄與統(tǒng)計分析、基于規(guī)則和統(tǒng)計信息的故障推理等，圖2為軟件功能示意圖。

圖2　分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺功能示意圖

此外，該軟件平臺以故障事件模型為核心構(gòu)建關(guān)系型數(shù)據(jù)模型，并以此數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，實現(xiàn)整個軟件平臺。具體所實現(xiàn)的功能包括故障事件及關(guān)系管理、故障診斷及預(yù)測規(guī)則的自動生成、案例庫設(shè)計、Lucene全文檢索[8]、數(shù)據(jù)訪問、業(yè)務(wù)邏輯定義及實現(xiàn)、視圖展現(xiàn)等。

1.2系統(tǒng)軟件架構(gòu)

如圖3所示，分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件系統(tǒng)采用三層架構(gòu)進(jìn)行實施，分別為視圖展現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層。采用分層處理能有效提高系統(tǒng)的高內(nèi)聚低耦合性，促進(jìn)組件模塊化，提高系統(tǒng)可維護(hù)性[9]。

圖3　分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺總體架構(gòu)

視圖展現(xiàn)層： 負(fù)責(zé)用戶與系統(tǒng)的交互。用戶打開瀏覽器，點擊相應(yīng)的按鈕或鏈接，發(fā)送請求指令，系統(tǒng)經(jīng)過處理后，將返回結(jié)果展現(xiàn)在瀏覽器中。

業(yè)務(wù)邏輯層： 負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯處理，是系統(tǒng)的核心層。該層主要根據(jù)實際業(yè)務(wù)需要，進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯處理，用于系統(tǒng)內(nèi)部的有效性驗證、邏輯判斷、業(yè)務(wù)處理性工作，以更好地保證程序運(yùn)行的穩(wěn)定性和健壯性。

數(shù)據(jù)訪問層： 負(fù)責(zé)與底層數(shù)據(jù)庫的交互，執(zhí)行數(shù)據(jù)的添加、刪除、修改、顯示等。

2　詳細(xì)設(shè)計

2.1登錄管理

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件系統(tǒng)采用目前主流的B/S(Browser/Server，瀏覽器/服務(wù)器模式)應(yīng)用架構(gòu)，在移動終端設(shè)備上打開瀏覽器，輸入系統(tǒng)訪問地址后[10-11]，輸入用戶名、密碼及驗證碼，即可登錄系統(tǒng)，登錄界面見圖4。

圖4　分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺登錄界面

2.2權(quán)限管理

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺不僅需支持基于角色的訪問控制(Role-based Access Control， RBAC)權(quán)限管理，還需滿足工程權(quán)限管理的要求。RBAC權(quán)限管理分為菜單管理、角色管理、用戶角色管理，各個功能按照菜單劃分，不同的角色可以訪問不同的菜單集合。用戶與角色關(guān)聯(lián)，不同的用戶擁有不同的角色，系統(tǒng)從而可以控制不同用戶的訪問權(quán)限。

2.3獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)

由于微網(wǎng)遠(yuǎn)程客服系統(tǒng)軟件已對各地區(qū)各工程的監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集，專家知識庫軟件平臺需具備從遠(yuǎn)程客服系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中獲取監(jiān)控數(shù)據(jù)的能力。專家系統(tǒng)采用相應(yīng)的故障診斷與預(yù)測策略對監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如果故障出現(xiàn)，則進(jìn)行告警，并將告警信息顯示在軟件頁面上。

2.4知識采編與規(guī)則管理

故障診斷及預(yù)測的核心是推理引擎，推理引擎需要知識和規(guī)則的支撐，管理人員根據(jù)業(yè)務(wù)需要，對知識進(jìn)行采編，對規(guī)則進(jìn)行維護(hù)。

知識庫知識采編主要是維護(hù)知識點，實現(xiàn)對知識的輸入、查詢、瀏覽、刪除、修改等基本管理，提供知識的一致性、完整性，以及抗冗余檢查。

規(guī)則維護(hù)主要是維護(hù)規(guī)則，實現(xiàn)對規(guī)則的輸入、查詢、瀏覽、刪除、修改等基本管理。

2.5知識全文檢索

知識庫是故障診斷與預(yù)測分析的基礎(chǔ)，是系統(tǒng)中不可缺少的組成部分。知識庫要管理的知識量是龐大的，知識的調(diào)用、檢索和查詢效率，以及知識的一致性維護(hù)和完整性檢查等是故障診斷與預(yù)測能否成功的關(guān)鍵。

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件具有Lucene知識全文檢索功能，提供良好的用戶體驗。若故障診斷或預(yù)測結(jié)果不完善或需要補(bǔ)充查詢，用戶可以根據(jù)關(guān)鍵詞進(jìn)行全文搜索，將搜索到的內(nèi)容展現(xiàn)出來，并根據(jù)提示信息找到自己所需要的內(nèi)容，從而能夠快速查找問題。在確認(rèn)知識庫尚未包含的知識點后，維護(hù)人員可對知識庫進(jìn)行編輯維護(hù)，添加相應(yīng)的知識。

2.6故障監(jiān)控

故障監(jiān)控功能實時從后臺獲取故障診斷與預(yù)測的信息，并快速、高效、準(zhǔn)確地通知用戶，保證用戶能夠?qū)收闲畔⑦M(jìn)行及時處理，同時確認(rèn)故障預(yù)警發(fā)生的根本原因，快速找出解決問題的方案，保證設(shè)備正常運(yùn)營，避免或減少不必要的損失。

2.7故障診斷與預(yù)測

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺可以運(yùn)用該領(lǐng)域?qū)＜叶嗄陙矸e累的經(jīng)驗和專業(yè)知識，求解需要專家才能解決的問題，具有快速、靈活、可靠的特點。它幾乎可以無限制地容納該領(lǐng)域所有適用于故障診斷與預(yù)測的專家經(jīng)驗，并能夠利用這些經(jīng)驗知識快速準(zhǔn)確地確定故障性質(zhì)和故障位置，以及預(yù)測故障。

故障診斷主要是指當(dāng)設(shè)備系統(tǒng)表現(xiàn)出某種故障信號，而這種故障信號可能對應(yīng)多種故障原因時，系統(tǒng)可以模擬專家思維推理出最可能發(fā)生故障的部位和原因，對故障做出合理的解釋并給出處理建議。

故障預(yù)測主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)或歷史故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果，結(jié)合系統(tǒng)監(jiān)測的實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)測出設(shè)備可能將會發(fā)生的故障，并進(jìn)行預(yù)警提示，從而更好地避免不必要的損失，為設(shè)備的正常運(yùn)行提供更好的保障。

在軟件首頁點擊“診斷”或“預(yù)測”按鈕會出現(xiàn)“專家診斷結(jié)果”或“專家預(yù)測結(jié)果”頁面。圖5給出了“專家診斷結(jié)果”頁面，該頁面向用戶呈現(xiàn)故障事件描述、故障處理方式、故障原因事件等信息。原因事件的狀態(tài)為紅色表示對應(yīng)的原因事件發(fā)生，綠色表示未發(fā)生，用戶根據(jù)故障原因事件的狀態(tài)可以直觀地確認(rèn)導(dǎo)致故障發(fā)生的原因。

圖5　“專家診斷結(jié)果”界面

此外，軟件平臺對導(dǎo)致故障發(fā)生的原因進(jìn)行了統(tǒng)計，用戶點擊“原因統(tǒng)計”便可查閱故障原因的頻次統(tǒng)計圖(如圖6所示)。通過查閱統(tǒng)計圖，用戶可以更為有效地對故障原因進(jìn)行排查。

圖6　故障原因頻次統(tǒng)計

3　核心技術(shù)

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺集成了以下6項核心技術(shù)。

3.1基于故障事件的故障處理業(yè)務(wù)模型框架

為了將傳感器實時檢測數(shù)據(jù)、故障檢測算法、故障診斷與預(yù)測規(guī)則、故障推理引擎、故障事件信息、故障處理建議、故障案例等多種業(yè)務(wù)信息與功能集成到統(tǒng)一的專家知識庫平臺中，本系統(tǒng)以故障事件為基本業(yè)務(wù)單元，構(gòu)建故障處理業(yè)務(wù)模型框架。傳感器實時檢測數(shù)據(jù)同故障檢測算法關(guān)聯(lián)，故障檢測結(jié)果決定故障事件是否被激活；一旦故障事件被激活，故障推理模塊將根據(jù)規(guī)則和統(tǒng)計信息給出故障診斷或預(yù)測結(jié)果；可能的故障原因或故障結(jié)果確定后，根據(jù)相應(yīng)的原因或結(jié)果給出故障處理建議；故障案例也可以根據(jù)故障事件類型進(jìn)行分類管理和檢索。

3.2基于故障事件的可配置化數(shù)據(jù)模型

為了滿足分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺業(yè)務(wù)模型框架的實現(xiàn)需求，設(shè)計了針對故障處理業(yè)務(wù)的可配置化數(shù)據(jù)模型。該數(shù)據(jù)模型以設(shè)備、故障事件為主線，構(gòu)建各項業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。根據(jù)設(shè)備類型定義和管理故障事件，根據(jù)故障事件定義管理故障檢測公式、故障事件邏輯關(guān)系、故障診斷和預(yù)測規(guī)則，根據(jù)設(shè)備類型和故障類型管理故障案例庫。各種業(yè)務(wù)通過設(shè)備類型和故障事件實現(xiàn)相互關(guān)聯(lián)，業(yè)務(wù)屬性的配置具有高度靈活性。

3.3故障檢測算法自定義配置技術(shù)

故障檢測算法是決定故障事件是否被激活的關(guān)鍵組件，是傳感器實時檢測數(shù)據(jù)與故障事件單元模型之間的接口。由于系統(tǒng)設(shè)備類型及故障模式種類繁多，因此故障檢測算法也成為故障診斷與預(yù)測專家知識庫中內(nèi)容最豐富的組件之一，后期的維護(hù)工作量很大。為此，本系統(tǒng)針對工程實際中存在的大量簡單診斷公式，提供了自定義、自維護(hù)的靈活配置技術(shù)，在不需要接觸代碼的情況下，方便用戶自行添加和更改故障檢測算法。

3.4基于故障事件模型的故障診斷與預(yù)測規(guī)則自定義和自動生成技術(shù)

由于采用了基于故障事件的業(yè)務(wù)模型框架，因此在分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺中，故障診斷與預(yù)測規(guī)則是通過故障事件進(jìn)行定義和管理的。用戶通過事件管理界面定義和管理故障事件，以及故障事件之間的邏輯關(guān)系；系統(tǒng)根據(jù)所定義的故障事件及事件關(guān)系、故障事件之間的因果關(guān)系，雙向分別自動生成故障診斷與預(yù)測規(guī)則。

3.5基于故障規(guī)則和統(tǒng)計信息的故障智能推理技術(shù)

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫基于故障規(guī)則和歷史故障發(fā)生記錄，實現(xiàn)故障推理。針對故障事件的原因事件，采用參數(shù)滿足狄利克雷分布的多項式分布描述事件發(fā)生概率，在每次得到一個新的故障及其原因記錄時，更新多項式分布，更新后的事件概率分布仍然是一個多項式分布。故障診斷與預(yù)測專家知識庫的推理引擎根據(jù)故障診斷規(guī)則列出備選的原因事件列表，并依據(jù)原因事件的發(fā)生概率判定各故障原因的可能性。

3.6基于Lucene全文搜索的案例庫智能檢索技術(shù)

故障案例庫能夠為故障判定和處理提供經(jīng)驗信息，其有效利用的技術(shù)核心是高效的文本搜索技術(shù)。本系統(tǒng)提供了基于Lucene全文搜索的智能檢索解決方案，在故障案例檢索界面，用戶可根據(jù)標(biāo)題、關(guān)鍵詞、故障原因、解決方案等字段進(jìn)行模糊查詢，系統(tǒng)會對關(guān)鍵詞和索引文件進(jìn)行匹配，將匹配結(jié)果通過頁面排序的方式顯示，方便用戶快速查詢和確認(rèn)問題。

4　總結(jié)

分布式能源系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測專家知識庫軟件平臺專注于可充放電池、光伏系統(tǒng)、風(fēng)機(jī)等設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測問題，并利用監(jiān)測數(shù)據(jù)實現(xiàn)相關(guān)設(shè)備的故障報警、診斷和預(yù)測等功能。在滿足故障分析與處理業(yè)務(wù)的同時，還具備數(shù)據(jù)通信、知識、經(jīng)驗、計算、邏輯推理等要素，可以較為容易地推廣到其它業(yè)務(wù)。此外，該專家知識庫軟件平臺提供了較為靈活的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)模型，能夠?qū)⒏鞣N智能要素有機(jī)地進(jìn)行集成，這為未來專家知識庫通用化產(chǎn)品的開發(fā)提供了借鑒。

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Introduced the design and development of software platform of expertise library for fault diagnosis and prediction of distributed energy system. This software platform takes the distributed energy system as an object and puts the focus on the monitoring issues on running status of rechargeable batteries, photovoltaic systems and blower fans. Malfunction alarm, diagnostics and predication functions of correlate equipment could be achieved via monitoring data. The software platform takes failure events as the basic elements to unify and integrate fault analysis and business process. The functions both in expert systems and knowledge base are combined together and are connected organically to the failure event & business model to enable the platform possessing multiple features i.e. real-time in data interchange, logic for knowledge structure, flexible in rule configuration , interface for formula configuration and intelligent in case searching.

Distributed Energy System； Fault Diagnosis； Fault Prediction； Expert System

2015年10月

章筠(1985—)，女，博士，工程師，主要從事分布式能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析、算法研究及智能專家知識庫研發(fā)工作，

E-mail： yunzhang1985@163.com

TP277

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1674-540X(2016)01-001-05