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    基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)故障診斷研究

    2018-04-23 09:13:30張書林閆龍川宋桂林
    軟件 2018年3期
    關(guān)鍵詞:通信網(wǎng)骨干故障診斷

    張書林,劉 軍,閆龍川,王 穎,張 寧,劉 識,唐 佳,宋桂林

    (國家電網(wǎng)公司信息通信分公司,北京 100761)

    0 引言

    電力通信網(wǎng)依托于電網(wǎng),服務(wù)于電網(wǎng)安全生產(chǎn)及公司企業(yè)經(jīng)營,是電力系統(tǒng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施,是電網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)的物理承載網(wǎng)絡(luò),是確保電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障。當(dāng)前,“西電東送,南北互供”的特高壓網(wǎng)架結(jié)構(gòu)日趨完善,全球能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)加快推進(jìn),電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模隨之不斷擴(kuò)大,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,新型電網(wǎng)生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)量快速增長。在海量運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)面前,電力通信運(yùn)維人員只能將有限的精力集中到關(guān)系業(yè)務(wù)通斷性的重要告警及相關(guān)性能上,而對于大量反映生產(chǎn)運(yùn)行本質(zhì)的深層次運(yùn)行數(shù)據(jù),例如設(shè)備劣化性能、網(wǎng)管次要告警及事件等數(shù)據(jù),卻無暇顧及也無手段顧及,這成為當(dāng)前電力通信調(diào)度生產(chǎn)工作的最大的痛點及難點。

    人工智能等新技術(shù)的發(fā)展使得解決上述實際生產(chǎn)難題成為可能。2017年3月國務(wù)院頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,人工智能上升為國家戰(zhàn)略,人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段。深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一,優(yōu)勢在于可快速準(zhǔn)確實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的有效分析,較好匹配了電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)快速增長、海量處理、多元異構(gòu)等特征,成為解決電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)故障處置及預(yù)判的問題的合適方法之一,目前在通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)領(lǐng)域中尚無應(yīng)用范例。

    1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用研究

    目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)正受到全球關(guān)注,被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究的最新進(jìn)展,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本,在語音識別、圖像分類等領(lǐng)域取得了比較好的成果[1-3]。

    深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示的屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征來表示。深度學(xué)習(xí)這一概念最早是由加拿大學(xué)者 Hinton等人于2006年提出[4]。Hinton在世界頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》上的一篇論文中提出了兩個觀點[5]:(1)多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力,深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對原始數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性,這將大大便于分類和可視化;(2)對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問題,可以采用逐層訓(xùn)練方法解決。將上層訓(xùn)練好的結(jié)果作為下層訓(xùn)練過程中的初始化參數(shù)[6-8]。

    我國從20世紀(jì)70年代末開始啟動人工智能這一主題研究,陸續(xù)取得了不錯的成果。自2010年以來,由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用愈來愈廣泛,我國已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)技術(shù)列為國家技術(shù)研究計劃當(dāng)中,成立了專項資金用于深度學(xué)習(xí)的研究和探索,在計算機(jī)視覺、語音識別和文本技術(shù)處理等方面已經(jīng)進(jìn)入國際先進(jìn)行列[9-11]。縱觀我國人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展,中科院、清華大學(xué)、百度、科大訊飛等科研機(jī)構(gòu)和公司均已經(jīng)開展深度學(xué)習(xí)理論算法、建模等方面的研究,有關(guān)人腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與認(rèn)知結(jié)構(gòu)的研究也開始開展。

    目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸被應(yīng)用到電網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測、用戶行為分析預(yù)測、電力分析負(fù)荷預(yù)測等方面,為電網(wǎng)運(yùn)營者提供經(jīng)營輔助決策、保障電網(wǎng)的健康運(yùn)行做出可觀的貢獻(xiàn)[12-15]。目前,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在電力行業(yè)中的應(yīng)用主要在以下三方面:(1)電網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測:利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對電網(wǎng)運(yùn)行情況進(jìn)行實時監(jiān)控,對無法正常運(yùn)行的電力設(shè)備進(jìn)行故障診斷和分析、調(diào)度分析等。(2)用戶行為分析預(yù)測:收集電力用戶用電信息,對用戶用電行為進(jìn)行分析,預(yù)測用戶用電需求、購電方式等信息,提升服務(wù)用戶水平。式等信息,提升服務(wù)用戶水平等人基于特征優(yōu)選策略實現(xiàn)了一種特征自適應(yīng)的用戶用電行為分析方法,完成優(yōu)化的用戶用電行為分析。(3)電力負(fù)荷分析與預(yù)測:電力負(fù)荷預(yù)測是制定發(fā)電計劃和電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ),精確的負(fù)荷預(yù)測對于電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、安全、可靠地運(yùn)行具有重要意義。

    2 基于骨干電力通信網(wǎng)的故障診斷及預(yù)判

    2.1 總體研究思路

    研究基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)數(shù)據(jù)采集及故障診斷技術(shù),具體研究包括:(1)電力骨干通信網(wǎng)的各種數(shù)據(jù)及故障信息的數(shù)據(jù)采集及挖掘技術(shù)的研究,實現(xiàn)對正常與異常數(shù)據(jù)的預(yù)處理;(2)各種深度網(wǎng)絡(luò)模型建模,利用深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法開展針對電力骨干通信網(wǎng)故障特征及分類的研究,完成基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)中的故障診斷模型的建立;(3)基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障及風(fēng)險資源定位技術(shù)的研究,實現(xiàn)對電力骨干通信網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)故障的準(zhǔn)確定位,降低網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行風(fēng)險;(4)研究基于電力骨干通信網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行健康管理技術(shù),快速準(zhǔn)確的定位網(wǎng)絡(luò)中的薄弱部位,從而減少網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的潛在風(fēng)險。具體的研究路線如圖1所示。

    2.2 故障信息數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理技術(shù)

    電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)的各種數(shù)據(jù)及故障信息的數(shù)據(jù)處理是電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷的第一步,通過對電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)的各種數(shù)據(jù)及故障信息的數(shù)據(jù)采集及挖掘技術(shù)的研究,分析電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)的各種數(shù)據(jù)及故障信息的數(shù)據(jù)采集及挖掘技術(shù)的需求,利用數(shù)據(jù)采集及挖掘技術(shù)實現(xiàn)對正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)格式變換,數(shù)據(jù)歸約,數(shù)據(jù)集成,以滿足故障診斷模型對輸入數(shù)據(jù)的要求。

    數(shù)據(jù)采集方案分為以下兩步:

    (1)通過RESTful接口利用綜合網(wǎng)管和設(shè)備網(wǎng)管統(tǒng)一采集數(shù)據(jù),包括故障時段的操作、告警、事件及設(shè)備配置數(shù)據(jù),以滿足我們對數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型的要求。

    (2)將采集到的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動存儲到數(shù)據(jù)中心。

    圖1 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷及預(yù)判研究思路Fig.1 Failure diagnosis and pre-judgment method based on deep learning in electric backbone communication networks

    A. 數(shù)據(jù)驅(qū)動:為數(shù)據(jù)中心提供數(shù)據(jù)采集能力。支持并發(fā)采集,提升效率;支持腳本采集,提升精確度;周期采集等;B. 數(shù)據(jù)中心:系統(tǒng)所需計算的所有數(shù)據(jù)的存儲和訪問接口。

    2.3 基于深度學(xué)習(xí)模型建立

    將深度學(xué)習(xí)引入電力骨干通信網(wǎng),利用深度學(xué)習(xí)方法對電力骨干通信網(wǎng)實現(xiàn)高效準(zhǔn)確的故障定位。特征提取影響著故障診斷模型的有效性,是故障診斷模型建立的關(guān)鍵步驟。針對電力骨干通信網(wǎng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù),利用深度學(xué)習(xí)的方法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及分類,完成故障診斷模型的訓(xùn)練。圖2是基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)的故障診斷模型的建立。

    深度學(xué)習(xí)的實質(zhì)是通過構(gòu)建具有很多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來學(xué)習(xí)更有用的特征,從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。因此,“深度模型”是手段,“特征學(xué)習(xí)”是目的。區(qū)別于傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)的不同在于:(1)強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度,通常有5層、6層,甚至10多層的隱層節(jié)點;(2)明確突出了特征學(xué)習(xí)的重要性,也就是說,通過逐層特征變換,將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間,從而使分類或預(yù)測更加容易。

    圖2 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型的建立Fig.2 Deep learning based failure diagnosis model

    2.4 基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障及風(fēng)險資源定位技術(shù)

    我們基于以上研究的電力骨干通信網(wǎng)的故障診斷模型,能夠?qū)崿F(xiàn)在線實時監(jiān)測電力骨干通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài),實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)故障及風(fēng)險資源的定位。同時,我們提出電力骨干通信網(wǎng)故障定位的融合算法作為對比算法,驗證基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)故障及風(fēng)險資源定位的有效性和準(zhǔn)確性。

    圖3 基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)風(fēng)險資源評估Fig.3 Deep learning based evaluation and resource location in electric backbone communication networks

    利用電力骨干通信網(wǎng)故障診斷模型對網(wǎng)絡(luò)告警信息進(jìn)行分類處理,為網(wǎng)絡(luò)中某個設(shè)備故障過濾掉不必要或不相關(guān)的告警,從眾多的告警信息中獲取有價值的告警信息,為網(wǎng)絡(luò)管理員提供告警信息更精確的視圖,快速準(zhǔn)確的實現(xiàn)故障定位。

    風(fēng)險資源的及時準(zhǔn)確定位。一方面利用電力骨干通信網(wǎng)的故障診斷模型,對電力骨干通信網(wǎng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測;另一方利用已收集的告警信息,建立故障特征參數(shù)和故障原因之間的映射關(guān)系,基于深度學(xué)習(xí)的電力骨干通信網(wǎng)故障診斷模型實現(xiàn)對風(fēng)險資源的掌控處理,分析實時故障特征參數(shù),找出故障發(fā)生的可能原因。綜合網(wǎng)絡(luò)資源管理系統(tǒng)和電子運(yùn)維系統(tǒng)實現(xiàn)了初步互聯(lián)。電子運(yùn)維系統(tǒng)的相關(guān)方式單會發(fā)送到綜合資管系統(tǒng)備案。方式單編制目前還是采取人工查詢專業(yè)網(wǎng)管的傳統(tǒng)方式。

    3 面向電力生產(chǎn)業(yè)務(wù)的傳輸網(wǎng)智能重構(gòu)研究

    3.1 研究總體路線:

    本課題主要研究面向電力生產(chǎn)業(yè)務(wù)的傳輸網(wǎng)智能重構(gòu)方法研究,結(jié)合電力通信網(wǎng)業(yè)務(wù)可靠性要求及生產(chǎn)運(yùn)維實際需要,首先,研究深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)特征表示與電力生產(chǎn)業(yè)務(wù)承載方式關(guān)系,將新的深度學(xué)習(xí)特征表示方法引入業(yè)務(wù)路由計算,建立故障信息與業(yè)務(wù)路由計算的模型關(guān)系;其次,基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、線路資源狀態(tài)、業(yè)務(wù)信息以及故障信息,使用人工智能算法,獲得通道重構(gòu)的最佳決策;最后,針對具有重構(gòu)能力的電力通信網(wǎng),采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行內(nèi)在規(guī)律,實現(xiàn)電力通信網(wǎng)通道重構(gòu)后可靠性的評估。

    3.2 電力通信網(wǎng)智能路由重構(gòu)算法:

    圖4 傳輸網(wǎng)智能重構(gòu)研究總體路線圖Fig.4 Intelligent reconstruction in transmission networks

    針對電力骨干通信網(wǎng)發(fā)生故障后的路由重構(gòu)問題,課題二采用一種智能的重構(gòu)算法解決該問題,將深度學(xué)習(xí)的思想引入已有的啟發(fā)式算法中,具體為深度學(xué)習(xí)耦合啟發(fā)式算法的混合算法模型。在智能重構(gòu)的過程中,考慮業(yè)務(wù)傳輸?shù)目煽啃孕枨?,并引入電力骨干通信網(wǎng)的實際需求,如時延、傳輸距離等約束條件?;谡n題一從海量電力通信網(wǎng)的運(yùn)維數(shù)據(jù)中挖掘到的故障診斷結(jié)果,采用深度學(xué)習(xí)耦合啟發(fā)式算法的混合算法模型,從隨機(jī)解出發(fā),在滿足業(yè)務(wù)可靠性需求和實際物理約束下,通過迭代尋找最優(yōu)解,并一步步向最優(yōu)重構(gòu)結(jié)果移動,旨在建立電力通信網(wǎng)中故障觸發(fā)下的業(yè)務(wù)可靠傳輸?shù)淖顑?yōu)重構(gòu)路由。

    3.3 電力通信網(wǎng)重構(gòu)下的可靠性評估:

    圖5 基于深度學(xué)習(xí)耦合啟發(fā)式算法的流程圖Fig.5 Heuristic algorithm flowchart based on deep learning method

    電力通信網(wǎng)絡(luò)在受到風(fēng)險威脅時,直觀反映在電力生產(chǎn)業(yè)務(wù)傳輸性能的抖動。本課題通過深度學(xué)習(xí)算法,挖掘在電力通信網(wǎng)絡(luò)受到威脅時,電力業(yè)務(wù)實時傳輸特征與電力通信網(wǎng)可靠性的關(guān)系,以此建立風(fēng)險評估模型。本項技術(shù)在進(jìn)行業(yè)務(wù)特征值提取時,創(chuàng)新性的引入了彈性物理理論,將電力業(yè)務(wù)試做可以彈性擠壓的彈性體,用以刻畫電力業(yè)務(wù)在受到威脅時關(guān)聯(lián)關(guān)系(即擠壓關(guān)系)的變化。因此,本項目在使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練參數(shù)時,并不直接簡單運(yùn)用業(yè)務(wù)傳輸參數(shù),而是利用彈性模型進(jìn)行處理,將處理后的數(shù)據(jù)特征值作為深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。這樣可以將不同電力業(yè)務(wù)之間本身存在的耦合關(guān)聯(lián)關(guān)系引入到深度學(xué)習(xí)中,使得模型更為真實、高效。

    4 總結(jié)

    本項目基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),將新一代人工智能技術(shù)與電力骨干通信網(wǎng)調(diào)度監(jiān)控和運(yùn)行維護(hù)實際工作需求緊密結(jié)合,重點解決電力通信調(diào)度運(yùn)行中故障快速處置、業(yè)務(wù)智能重構(gòu)、方式優(yōu)化安排、風(fēng)險評估預(yù)測與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)健康管理等實際生產(chǎn)問題,對提升國網(wǎng)公司電力通信主動性運(yùn)行水平,將運(yùn)行風(fēng)險管控從事中向事前傾斜,更好地支撐電網(wǎng)生產(chǎn)業(yè)務(wù)、特高壓發(fā)展和全球能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)都具有重要的現(xiàn)實意義。

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