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    基于模糊Petri網(wǎng)的配電網(wǎng)工程偏差指標(biāo)診斷

    2022-07-23 10:45:14于昊正潘肇倫李科周鵬郭新志孫慧君郁晉雄李存斌
    中國(guó)電力 2022年7期
    關(guān)鍵詞:置信度偏差配電網(wǎng)

    于昊正,潘肇倫,李科,周鵬,郭新志,孫慧君,郁晉雄,李存斌

    (1.國(guó)網(wǎng)河南省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院,河南 鄭州 450000;2.國(guó)網(wǎng)河南省電力有限公司,河南 鄭州450000;3.華北電力大學(xué),北京 102206)

    0 引言

    目前,配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目具有點(diǎn)多、面廣、外部環(huán)境極端復(fù)雜等特點(diǎn),同時(shí)配電網(wǎng)工程管控指標(biāo)之間的影響關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,并且當(dāng)下配電網(wǎng)工程管理的數(shù)據(jù)較難做到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的收集與上報(bào),因此配電網(wǎng)工程的管理者通常只能依據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)分析較有可能的偏差指標(biāo)。然而,近年來(lái),隨著配電網(wǎng)工程建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大,項(xiàng)目建設(shè)過(guò)程中收集到的數(shù)據(jù)愈發(fā)繁多和復(fù)雜,配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的管理者需要依據(jù)實(shí)時(shí)的工程指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別出較有可能會(huì)出現(xiàn)偏差的指標(biāo)來(lái)對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)管控。但這些指標(biāo)數(shù)據(jù)之間關(guān)系往往較為復(fù)雜,使得管理者無(wú)法理清數(shù)據(jù)間的關(guān)系。因此,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)展配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)的識(shí)別診斷研究就十分必要。

    就偏差或者故障的診斷而言,已經(jīng)有了很多成熟方法。故障樹(shù)分析法對(duì)系統(tǒng)魯棒性進(jìn)行量化分析,表達(dá)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能之間的關(guān)系,但存在割集不交化冗雜、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題[1-2],也有基于故障診斷方法提出新的魯棒故障診斷方法來(lái)研究高壓直流輸電中的問(wèn)題[3-5]。同時(shí),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和粒子群算法目前也開(kāi)始被應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域中[4-8]。此外,由于Petri網(wǎng)具有強(qiáng)大的描述能力、嚴(yán)格的形式化表述、成熟的數(shù)學(xué)分析技術(shù)和直觀的圖形表示[9-12],使得在電力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中開(kāi)始將粒子群優(yōu)化算法同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及Petri網(wǎng)結(jié)合起來(lái)使用[13-16],故障診斷開(kāi)始逐步向智能化轉(zhuǎn)變,并得到了廣泛的應(yīng)用。在故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面,利用Petri網(wǎng)圖形的特性可以描述出基本事件故障概率及其不確定邏輯關(guān)系,從而得出故障風(fēng)險(xiǎn)概率[17-19]。此外,還可以在建立的模糊Petri網(wǎng)的故障診斷模型中預(yù)設(shè)變遷閾值,對(duì)模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行約簡(jiǎn),減小推理規(guī)模,提高故障診斷效率[20-25]。模糊Petri網(wǎng)作為一種描述對(duì)象之間邏輯關(guān)系的強(qiáng)大工具,它可以直觀地展現(xiàn)出配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目中各管控指標(biāo)之間的關(guān)系,同時(shí),模糊Petri網(wǎng)的置信度算法可以基于大數(shù)據(jù)算法訓(xùn)練出的置信度來(lái)全面、準(zhǔn)確地得出較有可能出現(xiàn)偏差的指標(biāo)。然而,目前還沒(méi)有研究提出以模糊Petri網(wǎng)建模對(duì)配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行管控,因此這一方面的研究有待進(jìn)一步地深入。

    本文擬以模糊Petri網(wǎng)理論為核心,基于Apriori的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,建立配電網(wǎng)工程偏差指標(biāo)的診斷模型,結(jié)合實(shí)例,論證該模型的可行性和合理性。將模糊Petri網(wǎng)應(yīng)用到配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中,不僅可以更加直觀、準(zhǔn)確地描述各指標(biāo)之間的關(guān)系,同時(shí)也能夠及時(shí)診斷工程中的偏差指標(biāo),為配電網(wǎng)工程項(xiàng)目管控提供輔助分析支持。

    1 模糊 Petri網(wǎng)原理

    模糊Petri網(wǎng)(FPN)是一種基于模糊集合理論與傳統(tǒng)Petri網(wǎng),可以準(zhǔn)確描述分析模糊系統(tǒng)中各要素不確定信息的Petri網(wǎng)工具。經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn),F(xiàn)PN定義十分廣泛,有較為基礎(chǔ)的七元組和八元組FPN,也存在較為復(fù)雜的九元組和十元組FPN。一個(gè)典型的模糊Petri網(wǎng)可以被定義為如下的七元組。

    式中:P={p1,p2,···,pn}為模糊Petri網(wǎng)中所有庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的有限集合;T={t1,t2,···,tm}為模糊Petri網(wǎng)中所有的變遷節(jié)點(diǎn)的有限集合;I為P×T上的輸入函數(shù),即模糊Petri網(wǎng)中由庫(kù)所到變遷的有向弧集合,它表示從庫(kù)所到變遷的連接情況;O為T(mén)×P上的輸出函數(shù),即模糊Petri網(wǎng)中有變遷到庫(kù)所的有向弧集合,它表示從變遷到庫(kù)所的連接情況; σ 為P→[0,1],它是一個(gè)關(guān)聯(lián)函數(shù),表示各個(gè)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的置信度; θ為T(mén)→[0,1],它也是一個(gè)關(guān)聯(lián)函數(shù),表示各個(gè)變遷對(duì)應(yīng)的置信度; μ為一個(gè)取值為 [0 ,1]的函數(shù),它表示各個(gè)庫(kù)所是否可以繼續(xù)發(fā)生變遷的閾值,各閾值的大小會(huì)影響變遷發(fā)生的概率,因此閾值的大小與模糊Petri網(wǎng)的特性表達(dá)有著直接聯(lián)系。

    2 Apriori算法原理

    本文基于Apriori算法來(lái)挖掘配電網(wǎng)工程項(xiàng)目指標(biāo)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系,下面對(duì)Apriori算法的相關(guān)原理進(jìn)行闡述。

    假設(shè)收集到n個(gè)配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目數(shù)據(jù),每個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)包含m個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的完成情況,并且在m個(gè)指標(biāo)中至少有一個(gè)關(guān)鍵管控指標(biāo)會(huì)有可能出現(xiàn)偏差,對(duì)管控指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理之后,指標(biāo)表示為

    式中:xij為第i個(gè)配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的第j個(gè)指標(biāo)的實(shí) 施 情 況 ;i=1,2,···,n;j=1,2,···,m。 本 文 采 用Apriori算法中支持度和置信度的計(jì)算公式來(lái)表達(dá)第j個(gè)和第k個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    (1)支持度的計(jì)算公式為

    式中:Sj為第j個(gè)指標(biāo)的支持度; σj為n個(gè)配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中第j個(gè)指標(biāo)出現(xiàn)偏差的項(xiàng)目個(gè)數(shù);n為工程項(xiàng)目總數(shù)。

    上述支持度公式的現(xiàn)實(shí)意義在于它表示出了在配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中第j個(gè)指標(biāo)發(fā)生偏差的概率。

    (2)置信度的計(jì)算公式為

    式中:Cjk為第j個(gè)指標(biāo)對(duì)第k個(gè)指標(biāo)的置信度;σjk為n個(gè)配電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目中第j個(gè)指標(biāo)出現(xiàn)偏差時(shí)第k個(gè)指標(biāo)也出現(xiàn)偏差的項(xiàng)目個(gè)數(shù)。

    上述置信度公式的現(xiàn)實(shí)意義在于它表示出了在配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中第j個(gè)指標(biāo)發(fā)生偏差的同時(shí),第k個(gè)指標(biāo)也發(fā)生偏差的概率。

    3 基于模糊Petri網(wǎng)的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷模型

    在配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程中,管控指標(biāo)發(fā)生偏差具有不確定性。本文通過(guò)引入模糊Petri網(wǎng)中的各指標(biāo)的偏差置信度來(lái)定位配電網(wǎng)工程中偏差較大或易發(fā)生偏差的指標(biāo)。

    3.1 確定配電網(wǎng)工程項(xiàng)目管控所需參數(shù)

    基于模糊Petri網(wǎng)定義并結(jié)合現(xiàn)實(shí)中配電網(wǎng)工程項(xiàng)目管控的相關(guān)專(zhuān)家建議與經(jīng)驗(yàn),確定了基于模糊Petri網(wǎng)的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的偏差指標(biāo)診斷過(guò)程中需要輸入的參數(shù)有3種:各管控指標(biāo)發(fā)生偏差的置信度 α、各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)置信度 β以及各指標(biāo)發(fā)生偏差置信度的閾值 μ。其中, α表示配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中各個(gè)管控指標(biāo)本身可能發(fā)生偏差的置信度; β 表示配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中前一個(gè)管控指標(biāo)發(fā)生偏差后導(dǎo)致后續(xù)指標(biāo)也發(fā)生偏差的置信度;對(duì)于 μ,如果管控指標(biāo)的偏差置信度 α大于該指標(biāo)的閾值 μ ,那么則可以相信該管控指標(biāo)發(fā)生了偏差,反之,則認(rèn)為該管控指標(biāo)沒(méi)有發(fā)生偏差。

    3.2 構(gòu)建 Petri網(wǎng)

    在配電網(wǎng)工程的實(shí)際運(yùn)行中,各配電網(wǎng)工程項(xiàng)目多樣,且各管控指標(biāo)之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,因此需要根據(jù)實(shí)際調(diào)查和經(jīng)驗(yàn)來(lái)構(gòu)建出相應(yīng)的偏差指標(biāo)診斷的Petri網(wǎng)。現(xiàn)通過(guò)實(shí)地調(diào)研與專(zhuān)家意見(jiàn),構(gòu)建了如圖1所示的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷Petri網(wǎng)。

    圖1 配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷Petri網(wǎng)Fig.1 Petri net for diagnosis of deviation indicators

    圖1中P1為調(diào)研費(fèi);P2為選址合理性;P3為考察進(jìn)度;P4為設(shè)計(jì)投入費(fèi)用;P5為資金充裕率;P6為審批進(jìn)度;P7為設(shè)計(jì)進(jìn)度;P8為機(jī)械費(fèi);P9為人工費(fèi);P10為材料費(fèi);P11為材料合格率;P12為施工合格率;P13為設(shè)備運(yùn)行效率;P14為施工人員效率;P15為驗(yàn)收費(fèi)用;P16為驗(yàn)收嚴(yán)格性;P17為驗(yàn)收進(jìn)度;P18為最終項(xiàng)目出現(xiàn)了偏差;T1~T24則表示各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

    3.3 輸入?yún)?shù)

    由上文可知,配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷的算法中有 α 、β、μ 3種需要輸入的參數(shù)。 α需要通過(guò)Apriori算法中的支持度來(lái)得出結(jié)果,即依據(jù)式(3)來(lái)計(jì)算; β是基于大量的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)Apriori算法中置信度的計(jì)算得出各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)置信度,即依據(jù)式(4)來(lái)得出結(jié)果; μ是根據(jù)專(zhuān)家的意見(jiàn)和實(shí)際的調(diào)研結(jié)果來(lái)進(jìn)行確定。

    3.4 算法推理

    (1)判定各管控指標(biāo)的偏差是否會(huì)導(dǎo)致后續(xù)指標(biāo)發(fā)生偏差。以第n個(gè)指標(biāo)為例,比較該管控指標(biāo)的偏差置信度與閾值的大小,當(dāng) α (Pn)>λ時(shí),說(shuō)明該指標(biāo)發(fā)生偏差的概率較大,極有可能會(huì)導(dǎo)致后續(xù)相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)也發(fā)生偏差,故需要繼續(xù)按照Petri網(wǎng)中的路徑繼續(xù)運(yùn)行算法;當(dāng)α(Pn)<λ時(shí),說(shuō)明該指標(biāo)發(fā)生偏差的概率較小,無(wú)法觸發(fā)Petri網(wǎng)的點(diǎn)火機(jī)制,因此后續(xù)相關(guān)的指標(biāo)被影響的概率較小,此時(shí)無(wú)須繼續(xù)計(jì)算。

    (2)計(jì)算后續(xù)指標(biāo)的偏差置信度。若第n個(gè)指標(biāo)會(huì)影響第n+1個(gè)指標(biāo),且第n個(gè)指標(biāo)的點(diǎn)火機(jī)制判定為觸發(fā),則需要計(jì)算第n+1個(gè)指標(biāo)受其影響而發(fā)生偏差的置信度 α (Pn+1)為

    之后參照所構(gòu)建的Petri網(wǎng),若第n+1個(gè)指標(biāo)的偏差置信度為最終的項(xiàng)目偏差置信度,此時(shí)計(jì)算終止;若第n+1個(gè)指標(biāo)后續(xù)還有相關(guān)聯(lián)的指標(biāo),則對(duì) α (Pn+1)按照Petri網(wǎng)的路徑繼續(xù)按順序運(yùn)行算法的步驟(1)與步驟(2),直至計(jì)算出最終項(xiàng)目的偏差置信度。

    (3)比較各路徑的項(xiàng)目偏差置信度。將各路徑所計(jì)算得出的項(xiàng)目偏差置信度與所設(shè)定項(xiàng)目偏差置信度閾值進(jìn)行比較,若計(jì)算結(jié)果大于閾值,說(shuō)明該路徑初始管控指標(biāo)的偏差對(duì)該項(xiàng)目影響較大,需要對(duì)其進(jìn)行嚴(yán)格管控;若計(jì)算結(jié)果小于閾值,則說(shuō)明該路徑的初始管控指標(biāo)的偏差對(duì)最終項(xiàng)目的影響較小,對(duì)該指標(biāo)暫時(shí)可以放松管控。

    4 實(shí)證分析

    根據(jù)收集到的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),基于本文所給的基于模糊Petri網(wǎng)的偏差指標(biāo)診斷算法,進(jìn)行實(shí)證分析。表1為所收集到的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目各管控指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),同時(shí)根據(jù)式(3)計(jì)算后所得到的各指標(biāo)的偏差置信度。

    表1 各管控指標(biāo)偏差置信度Table 1 Confidence of deviation of index

    表2為依據(jù)式(4)計(jì)算得出的各管控指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)置信度。

    表2 管控指標(biāo)關(guān)聯(lián)置信度Table 2 Association confidence of index

    表3為根據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn)以及實(shí)際調(diào)研所得的配電網(wǎng)中各管控指標(biāo)偏差置信度的閾值。

    根據(jù)Petri網(wǎng)算法推理的3個(gè)步驟,對(duì)配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的Petri網(wǎng)模型中的每一條指標(biāo)路徑進(jìn)行運(yùn)算,可以診斷得到如表4所示的偏差路徑。

    表4 偏差指標(biāo)診斷結(jié)果Table 4 Result of deviation index diagnosis

    結(jié)合表4和圖1可以得出的偏差指標(biāo)診斷結(jié)果是:該配電網(wǎng)工程項(xiàng)目存在著2條可能導(dǎo)致項(xiàng)目發(fā)生偏差的路徑,一條是由于考察進(jìn)度的偏差過(guò)大導(dǎo)致了審批進(jìn)度產(chǎn)生了偏差,進(jìn)而導(dǎo)致了項(xiàng)目整體的偏差過(guò)大;另一條路徑是由于審批進(jìn)度的偏差過(guò)大直接導(dǎo)致了項(xiàng)目整體的偏差超出了正常范圍。同時(shí),偏差路徑1的項(xiàng)目偏差置信度5.25%小于偏差路徑2的10.5%的項(xiàng)目偏差置信度,因此,可以得出該配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中考察進(jìn)度和審批進(jìn)度的偏差均有可能導(dǎo)致項(xiàng)目的偏差,但是審批進(jìn)度這一指標(biāo)的偏差對(duì)項(xiàng)目的影響更大,在接下來(lái)的項(xiàng)目管理過(guò)程中不僅應(yīng)該對(duì)這2個(gè)指標(biāo)進(jìn)行及時(shí)有效的管理,而且應(yīng)該著重管理審批進(jìn)度,降低后續(xù)配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中該指標(biāo)的偏差,從而減少審批進(jìn)度的偏差對(duì)整體配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的影響。

    5 結(jié)論

    本文基于模糊Petri網(wǎng)理論,設(shè)計(jì)了配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷的模型,并通過(guò)案例的實(shí)證分析診斷出配電網(wǎng)工程項(xiàng)目中的偏差指標(biāo)存在的路徑,從而可以得到結(jié)論。(1)Petri網(wǎng)作為一種描述事物之間邏輯關(guān)系的工具,可以通過(guò)構(gòu)建配電網(wǎng)偏差指標(biāo)診斷模型的Petri網(wǎng)圖,有效地理清配電網(wǎng)工程項(xiàng)目管理過(guò)程中各個(gè)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。(2)該配電網(wǎng)工程項(xiàng)目指標(biāo)診斷模型可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的管理提供一定的參考意義,但由于在配電網(wǎng)工程項(xiàng)目實(shí)施的不同階段,管控指標(biāo)偏差置信度的閾值會(huì)有所不同,該管控指標(biāo)診斷模型應(yīng)該結(jié)合盡可能多的歷史大數(shù)據(jù)以及專(zhuān)家的相關(guān)建議意見(jiàn)來(lái)進(jìn)行靈活地應(yīng)用。(3)通過(guò)構(gòu)建基于模糊Petri網(wǎng)的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目偏差指標(biāo)診斷模型,根據(jù)各項(xiàng)管控指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),可以診斷定位出配電網(wǎng)項(xiàng)目中可能影響項(xiàng)目發(fā)生偏差的指標(biāo)路徑,從而為后續(xù)階段的配電網(wǎng)工程項(xiàng)目的管理提供一定的參考信息,有利于減少配電網(wǎng)工程項(xiàng)目建設(shè)過(guò)程中的偏差。

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