基于歷史票聯(lián)想的電網(wǎng)工作票智能填寫(xiě)與校驗(yàn)方法研究

黎穎，劉晶，易滿成，彭政，馬逢強(qiáng)，俞思帆，黃薇蓉，徐炫東，劉健欣

（廣州市供電局，廣東廣州，510000）

0 引言

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展，供電企業(yè)的信息化程度也在不斷提高。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被逐漸應(yīng)用于供電局的生產(chǎn)信息管理系統(tǒng)［1-3］，工作票應(yīng)用填寫(xiě)和智能校驗(yàn)?zāi)K應(yīng)運(yùn)而生。工作票制度是保證電網(wǎng)維護(hù)、檢修、試驗(yàn)等工作中人身與設(shè)備安全的重要措施，關(guān)聯(lián)電網(wǎng)運(yùn)行、維護(hù)檢修等多項(xiàng)業(yè)務(wù)。工作票中涵蓋工作任務(wù)、工作設(shè)備、工作時(shí)間、工作手續(xù)等豐富的信息，并且工作票包含的部門(mén)角色非常多，流程復(fù)雜，任一環(huán)節(jié)管控不到位都將帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)［4-5］。因此，研究電網(wǎng)工作票智能填寫(xiě)與校驗(yàn)方法具有非常重要的意義。

目前不少電網(wǎng)運(yùn)行單位的工作票仍采用手工開(kāi)票與校驗(yàn)的方式，且工作票流轉(zhuǎn)各環(huán)節(jié)高質(zhì)量決策的依據(jù)不足，主要存在如下弊端：作業(yè)時(shí)間集中、電網(wǎng)接線復(fù)雜、作業(yè)環(huán)境不明確等因素，對(duì)工作票填寫(xiě)與審核質(zhì)量造成較大影響［6-7］；由于工作票作業(yè)總體時(shí)間受生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)間、安全措施布置時(shí)間、其他指令性工作安排沖突等約束，對(duì)開(kāi)票審票效率提出更高要求；工作票簽發(fā)、接收、許可、監(jiān)督、評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)難以快速獲取作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備狀態(tài)、停電沖突、人員履職能力等支撐信息，難以對(duì)工作必要性、可行性等充分評(píng)估，增加工作票管理各環(huán)節(jié)決策的難度［8-9］。工作票管理業(yè)務(wù)場(chǎng)景具有“海量、高頻、復(fù)雜”的特征，因此需深入研究工作票管理業(yè)務(wù)體系、挖掘智能化應(yīng)用功能來(lái)支撐工作票執(zhí)行與管理的智能化與自動(dòng)化[10-12]，這是作為大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)融合的切入點(diǎn)之一。

為提高工作票管理系統(tǒng)的智能化，解決工作票高質(zhì)量決策依據(jù)不足造成的弊端，提出了一種基于歷史票聯(lián)想的電網(wǎng)工作票智能填寫(xiě)與校驗(yàn)方法。該方法可顯著提高工作票填寫(xiě)正確率和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估準(zhǔn)確率，并且減少調(diào)度人員的工作量。

1 理論分析

工作票由檢修相關(guān)人員、工作時(shí)間、工作地點(diǎn)、工作內(nèi)容及電網(wǎng)安全措施構(gòu)成。應(yīng)用算法對(duì)工作票中的信息進(jìn)行文本挖掘[13-15]，獲得該工作票信息的關(guān)鍵詞，工作人員可參考該關(guān)鍵詞，使工作票的填寫(xiě)變得有規(guī)律可尋。

根據(jù)工作票大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀以及電力公司對(duì)工作票大數(shù)據(jù)挖掘和智能化處理的需求，按照CRISP-DM流程進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)挖掘工作流程

工作票文本包括問(wèn)題描述、問(wèn)題解決方案等字段。為了讓計(jì)算機(jī)理解這些自然語(yǔ)言，需要利用合適的文本表示方法對(duì)工作票文本進(jìn)行向量化表示，方便進(jìn)行工作票的數(shù)據(jù)挖掘。向量空間模型將文本表示為帶權(quán)重的空間向量，通過(guò)計(jì)算向量之間的相似性來(lái)度量文本的相似性［16-17］。常見(jiàn)的詞語(yǔ)權(quán)重計(jì)算方法有詞頻(Term Frequency, TF)、TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等方法。本文采用TF-IDF方法計(jì)算詞權(quán)，計(jì)算公式如式1所示。

其中，wi,j指特征詞i在文檔di中的權(quán)重，它由詞i在文檔di中出現(xiàn)的頻率tfi,j和逆向文檔頻率dfi計(jì)算得出。

首先計(jì)算工作票文本中提取的所有單詞的TF-IDF分?jǐn)?shù)。取前k個(gè)得分最高的單詞作為工作票的特征保留。接下來(lái)表示每張工作票的特征向量v(di)，如式2所示。

每張工作票的特征向量為k維，分別表示每個(gè)特征詞在文本中的權(quán)重大小。

2 模型建立

2.1 電網(wǎng)工作票填寫(xiě)與校驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

歷史票聯(lián)想的工作票決策模型是通過(guò)調(diào)用工作票數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)[18]、計(jì)算工作任務(wù)的文本相似度來(lái)實(shí)現(xiàn)。

首先要進(jìn)行歷史票參數(shù)優(yōu)選，參數(shù)優(yōu)選流程如圖1所示。①根據(jù)計(jì)算工作票數(shù)量和種類(lèi)的需求，進(jìn)行知識(shí)分析，獲取基礎(chǔ)信息；②利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法搜索知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則，判斷知識(shí)庫(kù)中是否有計(jì)算工作票數(shù)量的規(guī)則，若有，繼續(xù)執(zhí)行，否則回到步驟①；③判斷此工作票計(jì)算規(guī)則能否滿足精確推理要求，如果滿足，繼續(xù)執(zhí)行，否則，進(jìn)入步驟⑤；④進(jìn)行精確推理，獲得優(yōu)選參數(shù)并返回給工作票應(yīng)用；若存在計(jì)算工作票數(shù)據(jù)的多個(gè)結(jié)果，則根據(jù)不同結(jié)果排序給出可信度最高的工作票數(shù)據(jù)結(jié)果；⑤檢測(cè)是否產(chǎn)生新的規(guī)則知識(shí)，若是，則保留推理規(guī)程，進(jìn)行知識(shí)庫(kù)更新［19］。

圖1 歷史票參數(shù)優(yōu)選流程圖

當(dāng)用戶在點(diǎn)擊智能開(kāi)票時(shí)，會(huì)計(jì)算用戶所填工作任務(wù)與知識(shí)庫(kù)工作任務(wù)之間的相似度，若該值高于一定閾值，如90%，則可認(rèn)為這兩個(gè)工作任務(wù)的安全措施內(nèi)容是可通用的，將該歷史工作票的安全措施返回即可［20］。如圖2所示為文本相似度TF-IDF模型。

圖2 文本相似度TF-IDF模型

計(jì)算文本相似度即為歷史工作票聯(lián)想功能。當(dāng)下達(dá)對(duì)某個(gè)開(kāi)關(guān)的檢修任務(wù)時(shí)，可通過(guò)聯(lián)想功能調(diào)用歷史數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)，將與本次任務(wù)相關(guān)信息與知識(shí)庫(kù)中信息一一對(duì)比，分別計(jì)算歷史數(shù)據(jù)與本次任務(wù)的相似度，進(jìn)而提取相似度最高的信息關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞構(gòu)成了本次任務(wù)工作票的主要內(nèi)容。

2.2 廠站拓?fù)涞陌踩胧┳詣?dòng)生成

以廠站第一種工作票圖3為例，作業(yè)類(lèi)型是開(kāi)關(guān)投產(chǎn)前試驗(yàn)，圖4是廠站接線拓?fù)鋱D。接口會(huì)傳過(guò)來(lái)工作票ID、廠站第一種工作票、110kVxx變電站、10kVxx開(kāi)關(guān)投產(chǎn)前試驗(yàn)這四個(gè)字段。

圖3 廠站第一種工作票

圖4 廠站接線拓?fù)鋱D

(1)對(duì)工作任務(wù)進(jìn)行正則校驗(yàn)，對(duì)應(yīng)的工作票類(lèi)型為廠站第一種工作票，作業(yè)類(lèi)型為開(kāi)關(guān)投產(chǎn)前試驗(yàn)的正則校驗(yàn)規(guī)則，假設(shè)校驗(yàn)通過(guò)。

(2)提取工作任務(wù)中的關(guān)鍵信息并進(jìn)行查詢(xún)，對(duì)應(yīng)的工作票類(lèi)型為廠站第一種工作票，作業(yè)類(lèi)型為開(kāi)關(guān)投產(chǎn)前的工作任務(wù)。

(3)安全措施字段中，例如應(yīng)投切的相關(guān)直流電源（空氣開(kāi)關(guān)、熔斷器、連接片）、低壓及二次回路、應(yīng)設(shè)遮欄、應(yīng)掛標(biāo)示牌（位置）、是否需線路對(duì)側(cè)接地、是否需辦理二次設(shè)備及回路工作安全技術(shù)措施單、其他安全措施和注意事項(xiàng)等，這些字段基本都是相似的，根據(jù)典型工作票提前梳理并存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)表，在用的時(shí)候直接查詢(xún)?nèi)≈怠?/p>

最終，工作票類(lèi)型為廠站第一種工作票、作業(yè)類(lèi)型為開(kāi)關(guān)投產(chǎn)前試驗(yàn)的工作任務(wù)，對(duì)應(yīng)的安全措施生成。

3 結(jié)論

為解決傳統(tǒng)工作票在流轉(zhuǎn)各環(huán)節(jié)時(shí)高質(zhì)量決策依據(jù)不足的弊端，提出了基于歷史票聯(lián)想的電網(wǎng)工作票智能填寫(xiě)方法。主要結(jié)論如下：

(1)采用TF-IDF方法挖掘歷史工作票數(shù)據(jù)，可有效獲得歷史票信息的關(guān)鍵詞，使工作票的填寫(xiě)變得有規(guī)律可尋。

(2)將歷史票關(guān)鍵詞聯(lián)想與廠站拓?fù)湓O(shè)備的內(nèi)在關(guān)聯(lián)相結(jié)合，可以輔助判斷各類(lèi)作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)大小，為作業(yè)人員配置和選取監(jiān)督地點(diǎn)提供支撐依據(jù)。

(3)對(duì)比傳統(tǒng)工作票填票方式，智能填票方法可有效促進(jìn)電網(wǎng)工作票填寫(xiě)的全面性和精確性，降低電力系統(tǒng)工作的出錯(cuò)率。