智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)應(yīng)急處置技術(shù)的研究?

余 錚 查志勇 王逸兮

（國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司信息通信公司 武漢 430077）

1 引言

隨著智能電網(wǎng)的逐步發(fā)展，國(guó)家電網(wǎng)的信息化程度也在不斷提高，從信息的采集、傳輸、分析直至得出有價(jià)值的結(jié)論并以此為基礎(chǔ)執(zhí)行相應(yīng)的措施，信息技術(shù)的作用得到了充分的發(fā)揮。從數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)上分析，目前國(guó)家電網(wǎng)已經(jīng)建成了從總部至各地區(qū)機(jī)構(gòu)縱向結(jié)構(gòu)的信息內(nèi)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速匯總；同時(shí)負(fù)責(zé)采集各處末梢數(shù)據(jù)的信息外網(wǎng)也在不斷的建成和完善中。但隨著信息化進(jìn)程的不斷加速，信息系統(tǒng)的穩(wěn)定性也受到了一定程度的挑戰(zhàn)，尤其是故障點(diǎn)日益增多和系統(tǒng)的容錯(cuò)性越來(lái)越低這一主要矛盾，更是當(dāng)前智能電網(wǎng)發(fā)展面臨的主要瓶頸，迫切需要改進(jìn)。

2 問(wèn)題描述及研究現(xiàn)狀分析

2.1 電網(wǎng)故障診斷過(guò)程及問(wèn)題分析

目前采用的診斷處理模式主要是由繼電保護(hù)系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)分析，并將對(duì)應(yīng)的操作指令傳達(dá)至相關(guān)保護(hù)設(shè)備，在最短時(shí)間內(nèi)對(duì)故障點(diǎn)實(shí)施斷點(diǎn)隔離；為了確保隔離動(dòng)作有效，避免因斷路器誤動(dòng)或拒動(dòng)而導(dǎo)致的保護(hù)失敗，通常在系統(tǒng)中設(shè)置后備保護(hù)設(shè)備，在主保護(hù)失敗后及時(shí)執(zhí)行后備保護(hù)指令，以實(shí)現(xiàn)繼電保護(hù)系統(tǒng)的多重保護(hù)功能。在故障發(fā)生后，智能電網(wǎng)采用數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）來(lái)完成報(bào)警信息的檢測(cè)和傳輸，在調(diào)度中心由操作員負(fù)責(zé)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和判斷，最終反饋回對(duì)應(yīng)的操作指令以修復(fù)或隔離故障點(diǎn)。

顯然，該種故障定位和修復(fù)手段的信息化程度不高，對(duì)出現(xiàn)故障的處置速度也相對(duì)較慢，并且很大程度上依賴(lài)操作員工自身的經(jīng)驗(yàn)，難免帶有一定的主觀判斷，也影響了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，其存在的主要問(wèn)題有以下幾點(diǎn)［1］：

1）電網(wǎng)規(guī)模日趨龐大，但故障診斷智能化程度不高，尤其當(dāng)故障點(diǎn)多發(fā)的情況出現(xiàn)時(shí)，容易陷入“維數(shù)災(zāi)”陷阱；

2）修復(fù)方案存在不確定性，其原因有二，一是由于斷路器等設(shè)備的拒動(dòng)、誤動(dòng)；二是由于承載故障信息的信號(hào)在傳輸過(guò)程中失真導(dǎo)致調(diào)度中心無(wú)法準(zhǔn)確判斷；

3）人工修復(fù)故障，手動(dòng)輸入指令存在失誤隱患，缺乏核查機(jī)制；需調(diào)換硬件設(shè)備時(shí)，需要臨時(shí)對(duì)調(diào)換設(shè)備檢測(cè)，增加處理時(shí)延；

4）電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜且多變，而目前的診斷方法缺乏可移植性，無(wú)法應(yīng)對(duì)電網(wǎng)規(guī)模的發(fā)展速度。

2.2 研究現(xiàn)狀分析

目前，針對(duì)電網(wǎng)故障診斷的研究存在多個(gè)分支，首先是基于專(zhuān)家系統(tǒng)的診斷方案該方案將操作員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)和保護(hù)設(shè)備的邏輯關(guān)系作為規(guī)則保存下來(lái)，并在需要時(shí)進(jìn)行調(diào)用，如文獻(xiàn)［2］提出了基于警報(bào)信息的正向推理專(zhuān)家系統(tǒng)，文獻(xiàn)［3］提出了反向非嚴(yán)密推理專(zhuān)家系統(tǒng)，文獻(xiàn)［4］提出了基于模糊機(jī)制的專(zhuān)家系統(tǒng)，以上故障分析系統(tǒng)在電網(wǎng)規(guī)模較小的上世紀(jì)取得了較好的效果，而針對(duì)報(bào)警信息的丟失和錯(cuò)誤問(wèn)題，文獻(xiàn)［5］提出了采用布爾函數(shù)的邏輯專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的修正文。專(zhuān)家系統(tǒng)在利用操作員經(jīng)驗(yàn)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，但其自學(xué)習(xí)能力較差，尤其是當(dāng)規(guī)則庫(kù)不完善的情況下，系統(tǒng)響應(yīng)速度過(guò)慢，無(wú)法應(yīng)對(duì)大規(guī)模電網(wǎng)故障處理的需求；第二類(lèi)分支的研究主要依賴(lài)智能優(yōu)化算法，通過(guò)建立科學(xué)的數(shù)學(xué)模型來(lái)構(gòu)建反映實(shí)際操作于預(yù)期操作之間的差異狀態(tài)，從而將電網(wǎng)故障分析問(wèn)題轉(zhuǎn)化為整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題并對(duì)其求解，已得到最佳的參數(shù)和指令組合，如文獻(xiàn)［6］最早給出了電網(wǎng)故障診斷數(shù)學(xué)解析模型，但在實(shí)踐中表現(xiàn)不佳，錯(cuò)誤率較高，文獻(xiàn)［7］在前者基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)版的模型，降低了系統(tǒng)的出錯(cuò)率，文獻(xiàn)［8］則針對(duì)裝置誤動(dòng)情況，對(duì)模型做了進(jìn)一步的完善，除此之外，還有諸多的智能優(yōu)化算法被應(yīng)用在優(yōu)化過(guò)程中，如遺傳算法、免疫算法、蟻群算法等，這些優(yōu)化算法各有特色，均在一定程度上改進(jìn)了電網(wǎng)故障診斷的質(zhì)量，但也都存在一些不足之處。

近年來(lái)Petri網(wǎng)的研究進(jìn)展飛快，該優(yōu)化機(jī)制可有效的實(shí)現(xiàn)將離散事件進(jìn)行圖形化表示，并在此過(guò)程中建立確定的關(guān)聯(lián)。在電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，可采用Petri網(wǎng)來(lái)分析和模擬相關(guān)保護(hù)設(shè)備或斷路器的離散性動(dòng)作過(guò)程，并搜尋最優(yōu)的解決方案。文獻(xiàn)［9］將圖論應(yīng)用到電網(wǎng)拓?fù)溧徑泳仃嚨慕⒅?，?jiǎn)化了分析結(jié)論，增強(qiáng)了直觀性，但對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)的電網(wǎng)依然計(jì)算繁瑣；文獻(xiàn)［10］中的方案主要依賴(lài)于方程求解算法來(lái)建立電網(wǎng)拓?fù)?，并在此拓?fù)渲羞M(jìn)行故障的排查，雖然提高了效率，但自適應(yīng)性較差，需要經(jīng)常修改初始關(guān)聯(lián)矩陣；文獻(xiàn)［11］給出了基于有色Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障分析方法，提高了故障定位的精確度，但并沒(méi)有給出推理的算法模型。本文選擇對(duì)有色Petri網(wǎng)進(jìn)行研究和改進(jìn)，提高了該算法的自適應(yīng)能力，并將其利用到智能電網(wǎng)故障的分析和診斷過(guò)程中，大大提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，且診斷透明度高，利于操作員的靈活調(diào)度，在此基礎(chǔ)上再同場(chǎng)景自適應(yīng)模型SAAM相結(jié)合，提出了基于動(dòng)態(tài)腳本的自動(dòng)化的故障應(yīng)急處置方案，進(jìn)一步提高了故障應(yīng)急處置策略的效率。

3 基于改進(jìn)Petri網(wǎng)的電網(wǎng)故障診斷方案

在電網(wǎng)故障診斷過(guò)程中，最需要解決的問(wèn)題就是如何在最短的時(shí)間內(nèi)幫助操作員盡可能準(zhǔn)確地識(shí)別出故障發(fā)生的區(qū)域以及故障類(lèi)型，從而為后續(xù)的故障處置爭(zhēng)取主動(dòng)?；诖?，本文提出一種改進(jìn)的有色Petri網(wǎng)（Improved Colored Petri Nets，ICPN）機(jī)制：首先，對(duì)電網(wǎng)內(nèi)所有元件，依據(jù)其分類(lèi)的差異，賦予對(duì)應(yīng)的顏色屬性，并引入動(dòng)態(tài)權(quán)值來(lái)關(guān)聯(lián)元件及變遷的有向弧，構(gòu)成了故障區(qū)域的拓?fù)?，直觀地表現(xiàn)了電網(wǎng)結(jié)構(gòu)因斷路器跳閘而發(fā)生的變化，隨后基于NetBeans開(kāi)發(fā)工具編寫(xiě)了故障搜索程序，對(duì)電網(wǎng)發(fā)生的變化進(jìn)行快速定位，得到對(duì)應(yīng)的可疑故障元件集，為后續(xù)的應(yīng)急處置操作提供可靠的待處理對(duì)象。

3.1 ICPN的定義和變遷規(guī)則設(shè)定

本文將ICPN簡(jiǎn)化為一個(gè)六元組進(jìn)行分析［12］，即將其定義為

上式中的前三個(gè)元素組成了∑的基網(wǎng)；H={h1，h2，…，hm} 為 是 庫(kù) 所 結(jié) 點(diǎn) 集 合 ；K={k1，k2，…，kn}為變遷結(jié)點(diǎn)集合，根據(jù)Petri網(wǎng)規(guī)則，K值的變化會(huì)引起H的波動(dòng)；

而K與H之間依靠有向弧進(jìn)行連接，其集合為D?(H×K)∪(K×H)；F為守護(hù)函數(shù)，負(fù)責(zé)將任一變遷ki映射至唯一的表達(dá)式，并確保其值為邏輯型；而負(fù)責(zé)調(diào)解權(quán)值的權(quán)函數(shù)W為每條有向弧設(shè)置一 t維整型可變向量，即 D→{0，1，2，…}t，其中t則為有色Petri網(wǎng)所包含的顏色數(shù)量；V記為H→{0，1，2，…}t，為∑的標(biāo)識(shí)向量，通過(guò)其分量和數(shù)值來(lái)表示任意一個(gè)庫(kù)所內(nèi)包含的任何一種顏色的托肯個(gè)數(shù)［13］。

若要使ICPN能夠正常地激活變遷，則需要預(yù)設(shè)其ICPN的變遷發(fā)射規(guī)則，現(xiàn)記P=(H，K，D)為一 個(gè) 有 向 網(wǎng) ，對(duì) 于 某 一 x∈H∪K ，設(shè)·x={y|(y，x)∈D} 為 輸 入 集 合 ，與 之 相 對(duì) 的 ，x·={y|(x，z)∈D}為輸出集合。

使能規(guī)則：當(dāng) ?k∈K，?h∈·k，若以下不等式成立，則k為使能的。

激活規(guī)則：當(dāng)標(biāo)識(shí)為V的k在使能的狀態(tài)下，若其守護(hù)函數(shù)H的結(jié)果為true，則此時(shí)k被激活，并生成新的標(biāo)識(shí)V′，有：

3.2 故障區(qū)域搜索模型

當(dāng)智能電網(wǎng)中的某元件發(fā)生故障時(shí)，會(huì)自動(dòng)激活其對(duì)應(yīng)的保護(hù)裝置，對(duì)該元件所在區(qū)域?qū)嵤嗦犯綦x，從而在電網(wǎng)中形成了故障區(qū)域。本文根據(jù)文獻(xiàn)［13］中提出的簡(jiǎn)化建議，在設(shè)定故障區(qū)域內(nèi)元件集時(shí)僅考慮母線、線路、變壓器和發(fā)電機(jī)，同時(shí)開(kāi)關(guān)集也只考慮斷路器一種，并未將其它非常用裝置考慮在內(nèi)。其設(shè)計(jì)思路是：利用ICPN建立故障區(qū)域搜索模型，對(duì)電網(wǎng)內(nèi)的元件集和開(kāi)關(guān)集進(jìn)行集中編號(hào)，并利用有色Petri網(wǎng)的規(guī)則賦予其顏色屬性，再根據(jù)開(kāi)關(guān)集中的各個(gè)斷路器所在的節(jié)點(diǎn)位置，將電網(wǎng)分割成一系列的子系統(tǒng)，形成了故障區(qū)域的基本單位，從而將搜索故障元件的工作壓縮在電網(wǎng)中的無(wú)源區(qū)域內(nèi)，大大減少了故障排查的工作量。

在構(gòu)建ICPN模型時(shí)，為了提高計(jì)算效率和簡(jiǎn)化算法邏輯，本文定義了四種算子：

1）加法算子⊕，作用是將兩向量相加后的結(jié)果中超過(guò)1的分量強(qiáng)制轉(zhuǎn)變?yōu)?，其余值不變；

2）減法算子?，作用是將兩向量相減后的結(jié)果中小于0的分量強(qiáng)制轉(zhuǎn)變?yōu)?，其余不變；

3）U算子，作用是將向量中除第一個(gè)為1的分量外的其他分量全部強(qiáng)制轉(zhuǎn)變?yōu)?；

4）Q算子，作用與F算子相反，將第一個(gè)為1的分量強(qiáng)制轉(zhuǎn)變?yōu)?，其余不變。

如前文所述，本文對(duì)傳統(tǒng)有色Petri網(wǎng)模型進(jìn)行改進(jìn)，引入了柔性制造系統(tǒng)FMS建模的思路，將ICPN元件類(lèi)比為FMS中待處理的零件，變遷類(lèi)比為FMS中的加工設(shè)備，庫(kù)所類(lèi)比為FMS中的倉(cāng)庫(kù)和物流配送系統(tǒng)，從而建立改進(jìn)后的模型，如圖1所示。在模型中，共有V+1種不同的顏色，最后一種為控制色，前V種顏色為元件色，與模型中的每個(gè)元件唯一映射；庫(kù)所和各有向弧上的標(biāo)識(shí)均為V+1維向量。

圖1 智能電網(wǎng)故障區(qū)域搜索模型

以下對(duì)模型中出現(xiàn)的各種元素進(jìn)行介紹：

1）庫(kù)所

h0存放著待傳送的元件，不同元件的識(shí)別通過(guò)顏色差異的托肯來(lái)完成；h1庫(kù)所為回收庫(kù)所，用來(lái)收回未進(jìn)入過(guò)渡庫(kù)所GCN+1的元件；GC0給出一個(gè)對(duì)應(yīng)某一劃分條件的標(biāo)識(shí)，可據(jù)此得到對(duì)應(yīng)的子系統(tǒng)；GC1至GCN分別唯一映射至電網(wǎng)中N個(gè)斷路器，顯然若該庫(kù)所中包含托肯，則與其顏色相對(duì)應(yīng)的斷路器處于閉合狀態(tài)，否則該庫(kù)所對(duì)應(yīng)的所有斷路器均斷開(kāi)；GCN+1為過(guò)渡庫(kù)所，元件在被歸類(lèi)至某一子系統(tǒng)之前，必須通過(guò)GCN+1完成準(zhǔn)備工作；GCN+2為控制庫(kù)所，對(duì)應(yīng)控制傳送帶的啟停開(kāi)關(guān)；庫(kù)所GCN+3對(duì)應(yīng)發(fā)現(xiàn)故障區(qū)域的數(shù)量［13］。

2）變遷

圖中模型包含的變遷總共有四類(lèi)，即K1，K2，K3和KS。K1負(fù)責(zé)從帶傳送元件庫(kù)所h0中刪除已歸類(lèi)到某一子系統(tǒng)中的元件；K2負(fù)責(zé)選定傳送帶上編號(hào)最小元件為搜索故障區(qū)域的初始點(diǎn)并將該元件送至過(guò)渡庫(kù)所；K3負(fù)責(zé)對(duì)劃分好的子系統(tǒng)進(jìn)行記錄，以上三類(lèi)變遷的守護(hù)函數(shù)的值恒為真；KS負(fù)責(zé)搜索在發(fā)生故障后，故障區(qū)域原本連接在一起的元件，當(dāng)KS的系列庫(kù)所中均含有同色托肯時(shí)，守護(hù)函數(shù)的值為真。K1的輸入弧上有兩個(gè)權(quán)向量H1和GC0，輸出弧上則為通過(guò)減法算子計(jì)算得到的結(jié)果向量H1?GC0；K2輸入弧上僅有一個(gè)權(quán)向量H0，其輸出弧上分別通過(guò)Q算子U算子計(jì)算得到Q(H0)和U(H0)；K3輸入弧上的兩個(gè)權(quán)向量為GCN+1和[0，0，…，0，1 ]，輸出弧僅有一個(gè)權(quán)向量[0，0，…，0，1 ]；最后KS系列變遷的輸入弧上的權(quán)向量分別為GCi和GCN+1，輸出弧上為加法算子計(jì)算得到的結(jié)果向量 GCi⊕ GCN+1（i=1，2，…，N）。

3）庫(kù)所的初始標(biāo)識(shí)

在搜索準(zhǔn)備階段，應(yīng)根據(jù)斷路器的當(dāng)前的動(dòng)作信息對(duì)庫(kù)所賦予著色托肯。例如V0(GCi)=[1 ， 1，0…，0]代表電網(wǎng)中編號(hào)為1和2的元件與閉合斷路器GCi相連，若剩余的庫(kù)所中無(wú)任何托肯，則用一個(gè)全0的標(biāo)識(shí)向量O=[0 ， 0，…，0] 來(lái)描述。隨著搜索過(guò)程的逐漸推進(jìn)，最終該ICPN模型中無(wú)法再找到任何一個(gè)可觸發(fā)的變遷時(shí)，意味著所有的可傳送的元件都已操作完畢，搜索工作執(zhí)行完畢。

4）外部控制

在實(shí)際電網(wǎng)故障發(fā)生時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生多種影響，改變多個(gè)元件的狀態(tài)，此外還需要考慮故障多發(fā)的情況出現(xiàn)，對(duì)于ICPN模型而言，可能會(huì)導(dǎo)致多個(gè)變遷同時(shí)滿(mǎn)足觸發(fā)條件，但規(guī)則只允許觸發(fā)其中一個(gè)，因此必須通過(guò)外部控制來(lái)施加約束，通過(guò)對(duì)變遷設(shè)定不同級(jí)別優(yōu)先級(jí)的方式可較好地解決該沖突。例如：假設(shè)目前變遷KS1和KS3同時(shí)處于可觸發(fā)狀態(tài)，通過(guò)圖2中的外部控制裝置，可確保按照下標(biāo)號(hào)與優(yōu)先級(jí)降序排列的規(guī)則，依次觸發(fā)變遷。觀察圖2可以看出，無(wú)論是輸入弧還是輸出弧，只要與三個(gè)控制庫(kù)所T1、T2和T3相連，則其權(quán)向量均為[0 ， 0，…，0，1] ，其它部分與圖1相同。沖突發(fā)生時(shí)，除了T1中存在一個(gè)控制色的托肯外，其余兩庫(kù)所均無(wú)托肯，此時(shí)根據(jù)前文所述的使能規(guī)則和激活規(guī)則可知，僅KS1可被觸發(fā)，該變遷觸發(fā)后，之前T1中的控制色托肯移至T2，此時(shí)KS2被觸發(fā)，以此類(lèi)推至KS3。由此可以看出，在加入外部控制裝置后，有效的解決了KS1與KS3同時(shí)觸發(fā)的矛盾，且保證了該對(duì)變遷共享GCN+1的資源。

圖2 ICPN外部控制裝置模型

通過(guò)以上分析可以看出，本文提出的利用ICPN模型來(lái)進(jìn)行智能電網(wǎng)故障區(qū)域的搜索方案，其基本流程就是先設(shè)定某元件為搜索出發(fā)點(diǎn)，隨后對(duì)模型中的所有變遷進(jìn)行反復(fù)的遍歷查詢(xún)，搜索出所有符合條件的子系統(tǒng)，這一過(guò)程以無(wú)任何變遷可被觸發(fā)為結(jié)束條件，流程圖如圖3所示。

圖3 智能電網(wǎng)故障區(qū)域搜索流程

4 基于場(chǎng)景定制的應(yīng)急處置策略

在完成故障區(qū)域的快速搜索之后，智能電網(wǎng)隨后就利用其信息系統(tǒng)將故障信息傳輸至調(diào)度中心，并在此處進(jìn)行分析與修復(fù)。因此，在對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的過(guò)程中會(huì)生成大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，信息系統(tǒng)必須在極短的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的傳輸和分析，這一過(guò)程同樣是故障的多發(fā)時(shí)期，因此，智能電網(wǎng)應(yīng)急處置系統(tǒng)不僅要對(duì)電網(wǎng)的故障區(qū)域進(jìn)行快速查詢(xún)，同樣也要保障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的快速、可靠的傳輸，才能綜合提高智能電網(wǎng)應(yīng)急處置系統(tǒng)的執(zhí)行效率。本文針對(duì)當(dāng)前的應(yīng)急搶修及應(yīng)急演練管理辦法，提出引入SAAM算法建立應(yīng)急預(yù)案評(píng)估模型和動(dòng)態(tài)指令關(guān)聯(lián)模型，對(duì)智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)中的常見(jiàn)活動(dòng)進(jìn)行歸類(lèi)評(píng)估，將所得信息，作為輸入?yún)?shù)代入基礎(chǔ)應(yīng)急腳本，以生成最新的應(yīng)急執(zhí)行腳本，并下發(fā)執(zhí)行，從而有效地提高了信息系統(tǒng)故障分析的準(zhǔn)確性和修復(fù)的及時(shí)性。

4.1SAAM簡(jiǎn)介

基于場(chǎng)景的體系結(jié)構(gòu)分析方法（Scenariobased Architecture Analysis Method，SAAM）是卡耐基梅隆大學(xué)的柯澤曼等提出的一種以不同場(chǎng)景為依據(jù)來(lái)分析其對(duì)應(yīng)功能需求和場(chǎng)景中的性能指標(biāo)要求，從而為設(shè)計(jì)軟件和系統(tǒng)架構(gòu)提供依據(jù)的方法。該分析方法的另一優(yōu)勢(shì)是幫助設(shè)計(jì)者在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)之前對(duì)其體系結(jié)構(gòu)固有風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行可靠的評(píng)估。通過(guò)建立場(chǎng)景模型，可以凸顯體系內(nèi)部潛在的矛盾點(diǎn)，如功能的重疊或需求的沖突等，從而避免所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)過(guò)度傾向某一類(lèi)用戶(hù)而導(dǎo)致的不全面問(wèn)題。

SAAM通過(guò)功能、結(jié)構(gòu)和分配三個(gè)方面來(lái)全面評(píng)估某個(gè)體系結(jié)構(gòu)是否符合其所要反映的客觀實(shí)際，下圖描繪了SAAM分析及評(píng)估過(guò)程。

圖4 SAAM評(píng)估模型

SAAM分析評(píng)估體系結(jié)構(gòu)的過(guò)程主要包含五個(gè)環(huán)節(jié)，分別為

1）場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，通過(guò)對(duì)評(píng)估對(duì)象的綜合性分析，并與該對(duì)象的使用者進(jìn)行充分的溝通，確定構(gòu)建的評(píng)估體系結(jié)構(gòu)所要支持的各種活動(dòng)和需要描述的各種情況；

2）體系結(jié)構(gòu)描述規(guī)則，為了清晰地表達(dá)系統(tǒng)中的計(jì)算構(gòu)件、數(shù)據(jù)構(gòu)件的特性，以及施加在這些構(gòu)件上的控制規(guī)則，避免出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)沖突，必須采用邏輯性強(qiáng)的，合乎語(yǔ)法語(yǔ)義要求的體系結(jié)構(gòu)描述SA；

3）單個(gè)場(chǎng)景評(píng)估，無(wú)論是直接場(chǎng)景還是間接場(chǎng)景，在確定某種體系結(jié)構(gòu)之后，都需要在該結(jié)構(gòu)下針對(duì)本場(chǎng)景生成描述列表，指明通過(guò)該結(jié)構(gòu)規(guī)范出的本場(chǎng)景中的活動(dòng)種類(lèi)和情況種類(lèi)；

4）場(chǎng)景交互，建立單個(gè)場(chǎng)景的描述列表后，還需要準(zhǔn)確地表述某個(gè)場(chǎng)景對(duì)系統(tǒng)中其它構(gòu)件所產(chǎn)生的影響，即描述場(chǎng)景間的關(guān)聯(lián)性；

5）總體評(píng)估，對(duì)場(chǎng)景及其關(guān)聯(lián)作一個(gè)總體的權(quán)衡和評(píng)估。

如上所述，將該種場(chǎng)景評(píng)估方法具體化到某種應(yīng)用場(chǎng)合，就可利用SAAM對(duì)其進(jìn)行清晰、直觀的描述，通過(guò)調(diào)用以場(chǎng)景為對(duì)象的預(yù)定控制方案，就可極大地提高管理系統(tǒng)的響應(yīng)速度。本文在設(shè)計(jì)智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)的應(yīng)急處置系統(tǒng)時(shí)，引入SAAM算法用于對(duì)故障區(qū)域進(jìn)行評(píng)估，設(shè)計(jì)出了常用場(chǎng)景列表，顯著提高了智能電網(wǎng)應(yīng)急處置系統(tǒng)對(duì)發(fā)生故障的分析速度和處理效率。

4.2 基于多場(chǎng)景關(guān)聯(lián)模型的動(dòng)態(tài)腳本設(shè)計(jì)

由于智能電網(wǎng)規(guī)模龐大，用戶(hù)眾多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，導(dǎo)致故障信息系統(tǒng)所需要面對(duì)的場(chǎng)景也種類(lèi)繁多，某個(gè)用戶(hù)操作所觸發(fā)的一系列流程都可被定為一個(gè)場(chǎng)景，若要對(duì)每一種場(chǎng)景均設(shè)置一套故障分析和處理流程是不現(xiàn)實(shí)的，因此需要對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行進(jìn)一步歸納，將紛繁多變的活動(dòng)情況歸類(lèi)到預(yù)先定制的有限個(gè)數(shù)的場(chǎng)景中，以簡(jiǎn)化系統(tǒng)運(yùn)算量。由于場(chǎng)景本質(zhì)上是反應(yīng)不同系統(tǒng)架構(gòu)下的實(shí)際應(yīng)用的，可從支撐各種場(chǎng)景的系統(tǒng)架構(gòu)的故障開(kāi)始分析，并結(jié)合實(shí)際中出現(xiàn)的故障，定制出常見(jiàn)的映射故障點(diǎn)的場(chǎng)景，其模型如圖5所示。

圖5 常見(jiàn)故障點(diǎn)的場(chǎng)景定制模型示例

在確定了常見(jiàn)故障場(chǎng)景之后，針對(duì)典型場(chǎng)景設(shè)置針對(duì)不同故障的腳本庫(kù)，預(yù)設(shè)解決方案，在系統(tǒng)分析得到相符的故障類(lèi)型時(shí)，即可調(diào)用相應(yīng)的腳本自動(dòng)執(zhí)行解決故障，以數(shù)據(jù)庫(kù)腳本為例，其腳本庫(kù)如圖6所示。

通過(guò)具體故障所需要使用的腳本，來(lái)合理配置和定義相關(guān)的腳本庫(kù)，通過(guò)自動(dòng)化觸發(fā)的方式可以大大加快故障的發(fā)現(xiàn)與定位，檢查與修復(fù)。設(shè)計(jì)腳本的生成流程如圖7所示。

圖6 數(shù)據(jù)庫(kù)腳本庫(kù)示例

圖7 動(dòng)態(tài)腳本設(shè)計(jì)流程

動(dòng)態(tài)腳本設(shè)計(jì)操作界面及故障應(yīng)急修復(fù)界面如圖8～9所示。

圖8 動(dòng)態(tài)腳本編輯界面

圖9 故障應(yīng)急修復(fù)操作界

5 運(yùn)行效果分析

目前，該套智能電網(wǎng)信息應(yīng)急處置系統(tǒng)已投入運(yùn)行使用，經(jīng)過(guò)一個(gè)測(cè)試周期的實(shí)踐驗(yàn)證，該系統(tǒng)較有效地提高了智能電網(wǎng)對(duì)故障定位的搜索能力，同時(shí)對(duì)信息系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)的可靠性也有了顯著的提高，對(duì)其出現(xiàn)的各種問(wèn)題進(jìn)行了合理的場(chǎng)景劃分，并提供了一鍵式修復(fù)功能，以下從故障搜索、故障判斷準(zhǔn)確率兩個(gè)方面進(jìn)行分析總結(jié)。

1）故障響應(yīng)時(shí)間

無(wú)論是在電網(wǎng)故障的搜索環(huán)節(jié)，還是信息傳輸故障的排查環(huán)節(jié)，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間都是最重要的性能指標(biāo)之一。根據(jù)本系統(tǒng)投入運(yùn)行前后統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)有效地縮短了電網(wǎng)故障的發(fā)現(xiàn)、搜索、排查以及發(fā)出有針對(duì)性的修復(fù)指令這一系列的操作周期，尤其是采用的動(dòng)態(tài)腳本技術(shù)之后，極大地提高了修復(fù)指令的發(fā)出速度，平均響應(yīng)時(shí)間由系統(tǒng)運(yùn)行前的47min下降至目前的26min，相信隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，這一壓縮比例也會(huì)逐漸提高。

2）故障判斷準(zhǔn)確度

在電網(wǎng)和信息系統(tǒng)的故障分析領(lǐng)域，對(duì)故障類(lèi)型成因的準(zhǔn)確判斷也直接影響了后續(xù)修復(fù)工作的質(zhì)量。同樣對(duì)本系統(tǒng)運(yùn)行前后，智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，該系統(tǒng)運(yùn)行前，對(duì)故障判斷主要依賴(lài)操作員的經(jīng)驗(yàn)積累，因此準(zhǔn)確率因操作員的能力差異而波動(dòng)較大，一般處于73%至81%之間，而運(yùn)行該系統(tǒng)后，通過(guò)采用改進(jìn)有色Pe?tri網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)故障進(jìn)行快速搜索，同時(shí)采用SAAM模型進(jìn)行場(chǎng)景定制，將故障判斷的準(zhǔn)確率提升至91.4%，效果較為明顯。

6 結(jié)語(yǔ)

智能電網(wǎng)要確保對(duì)故障點(diǎn)的迅速排查和及時(shí)修復(fù)，就必須依賴(lài)高質(zhì)量的搜索方法和可靠的信息傳輸保障機(jī)制。本文提出了基于改進(jìn)有色Petri網(wǎng)技術(shù)的電網(wǎng)故障搜索模型，提高了電網(wǎng)故障搜索的速度和準(zhǔn)確性，并在此基礎(chǔ)上提出了針對(duì)信息傳輸SAAM方法，構(gòu)建了關(guān)于信息傳輸異常情況的多場(chǎng)景關(guān)聯(lián)模型。通過(guò)實(shí)際運(yùn)行證明，該系統(tǒng)有效地提高了智能電網(wǎng)對(duì)供電故障和信息傳輸異常的響應(yīng)速度，具有一定的推廣價(jià)值。

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