基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的流域集控中心語音報警優(yōu)化

黃海軍，黃東生

(1.華電云南發(fā)電有限公司，云南 昆明 650228；2.廣西百色銀海發(fā)電有限公司，廣西 百色 533615)

0 引言

各類電力生產(chǎn)信息紛繁復(fù)雜，層出不窮，給遠(yuǎn)程集控運(yùn)行值班工作帶來了很大的挑戰(zhàn)，“ 無人值班、少人值守” 的流域集控中心尤甚。運(yùn)行值班時，僅依賴文本報警是無法高質(zhì)量地完成生產(chǎn)工作的，需要充分地運(yùn)用語音報警來有側(cè)重地對電力異常狀況做出反應(yīng)[1-2]。語音報警及時、準(zhǔn)確、高效高度依賴于運(yùn)維人員對遠(yuǎn)程集控生產(chǎn)經(jīng)驗的掌握。通過對語音的必要性進(jìn)行研究分析，有效篩選語音配置項并進(jìn)行自動化批量生成，確保了語音報警內(nèi)容的及時、清晰、有效和高可維護(hù)性。

1 流域集控的語音報警問題

1.1 語音報警的必要性

J 集控中心是某流域三個大型水電站的遠(yuǎn)程集控中心，承擔(dān)受控電站的全監(jiān)、全控任務(wù)，流域水電站原則上不安排運(yùn)行人員值班。J 集控中心的生產(chǎn)實時值班平臺上每小時最高報出3 000 多條報警，3 名值班員平均每2 s 就必須對一條信息做出處理。由于電力生產(chǎn)包括各類事故、故障、異常、狀態(tài)信號以及各類預(yù)警信息、計劃信息等，而維護(hù)設(shè)備系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)是電力生產(chǎn)的根本需要，因此必須通過語音來篩選重要的報警信息，才能確保事件得到及時有效的處理。

1.2 語音報警中的問題

語音報警是確保報警信息得到及時、高效處理的重要部分，其工作對象是電力生產(chǎn)中的關(guān)鍵風(fēng)險信息，特別是各類具有時效性的風(fēng)險，如事故信息、開機(jī)計劃信息以及特殊狀態(tài)變化信息等。

語音報警是需要篩選的，不能全部逐一播報。如果語音選點配置不當(dāng)或者語句過長，后果是機(jī)組開停機(jī)、負(fù)荷調(diào)整等時段的報警量爆屏，甚至事件結(jié)束超過30 min 了，相關(guān)的語音仍在隊列中持續(xù)播放，這就失去報警的意義，而且可能延誤后續(xù)的正常報警[3-4]。

語音文本是需要優(yōu)化的。若語音斷句不正確，語句將難以理解；多音字、羅馬字符、特殊英文簡稱等錄播不準(zhǔn)確，將嚴(yán)重影響辨識效率；同樣的，若數(shù)字的語音不符合行業(yè)語言習(xí)慣，也將帶來信息轉(zhuǎn)換誤差，影響電力生產(chǎn)。

語音報警的數(shù)據(jù)量很大，往往是難以維護(hù)的。每次變更修改工作量大，管理難度及風(fēng)險也很大。編號重復(fù)、反復(fù)錄制、漏錄制、關(guān)聯(lián)錯誤等都將嚴(yán)重影響錄音組態(tài)的工作效率，使語音維護(hù)工作不可持續(xù)，最終導(dǎo)致語音報警優(yōu)化整體工作的失敗。

1.3 語音報警優(yōu)化的基本思路

1) 對語音報警的頻次、重要性等進(jìn)行分析，合理選擇語音測點(如采取表1 所述的專家策略)，補(bǔ)充完善預(yù)警、計劃曲線過程監(jiān)管等語音配置，實現(xiàn)語音篩選的最優(yōu)化[5-6]。

表1 語音優(yōu)化的專家策略

2) 對語音的編號規(guī)則進(jìn)行規(guī)范，有序分配和記錄錄音編號，確保編號的唯一性。

3) 對語音文本采取自動化規(guī)整，確保語音文本易于辨識、表述準(zhǔn)確。

4) 對語音內(nèi)容和文件名進(jìn)行映射處理，自動編程組合。

5) 導(dǎo)入語音生成平臺進(jìn)行自動化生成[7]。

通過上述自動化處理過程，確保關(guān)鍵異常語音提醒不缺失，實現(xiàn)語音低并發(fā)、高防漏的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，最終達(dá)成語音報警優(yōu)化的目標(biāo)。

2 流域集控的語音報警優(yōu)化

2.1 事件語音的權(quán)重

開關(guān)量報警是最常見的生產(chǎn)監(jiān)控形式，其文本報警數(shù)據(jù)量占比非常高，必須設(shè)置語音進(jìn)行摘要報警。具體權(quán)重考慮如下。

2.1.1 過濾高頻的非緊急性報警

密集報警導(dǎo)致信息量過大，增加語音系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。一般地，正常人的語速在120～200 字/min，計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)一分鐘播放語音10 條左右，數(shù)量增多則形成語音隊列積壓。

實際生產(chǎn)中，J 集控中心一分鐘可能產(chǎn)生50～300 條報警，因此，必須進(jìn)行語音降頻處理(如表2 匹配的信息)，包括：

1) 重要性較低、不能反映重大狀態(tài)，或不能反映異常/報警、故障、事故的數(shù)據(jù)，不設(shè)語音。

2) 屬重要系統(tǒng)但頻繁報警的調(diào)管信號，如一次調(diào)頻動作、增/減閉鎖等，不設(shè)置語音。

如果集控中心不承擔(dān)“ 全監(jiān)、全控” 職能，那么廠站管轄設(shè)備的報警信息也可以篩除；除非廠管信息為可能改變機(jī)組狀態(tài)的電源、網(wǎng)絡(luò)、事件信息。如技術(shù)供水四通閥反沖、柴油發(fā)電機(jī)故障及運(yùn)行、10 kV 備自投投退、10 kV 母線告警、排水系統(tǒng)異常等，應(yīng)當(dāng)設(shè)置語音。

2.1.2 關(guān)鍵報警的防漏

1) 調(diào)管功能的狀態(tài)，應(yīng)設(shè)語音。如AGC、AVC、PFC、PSS 等功能的投退及機(jī)組失備等。

2) 調(diào)管設(shè)備的重要運(yùn)行方式切換，如開關(guān)分合、集控高高/低低越限報警、LCU 現(xiàn)地、(導(dǎo)葉/筒閥)開度全開/全關(guān)等，應(yīng)設(shè)語音。

3) 調(diào)管設(shè)備的事故信號，應(yīng)檢查確認(rèn)語音無遺漏。包括各類保護(hù)動作、事故觸發(fā)、故障異常發(fā)生等，特殊的能夠反映水淹廠房、調(diào)速系統(tǒng)壓力等的模擬量變化也應(yīng)當(dāng)設(shè)置事故級語音。

4) 調(diào)管的重要異常狀態(tài)。如，調(diào)度通信的狀態(tài)變化，控制電源或板卡異常，水系統(tǒng)控制異常，勵磁、同期等關(guān)鍵控制系統(tǒng)的過程異常等。

5) 集控調(diào)管運(yùn)行方式切換的復(fù)歸信號，如AGC/AVC 的機(jī)組及全廠投入復(fù)歸、只有一個信號的雙態(tài)點(自動/手動、現(xiàn)地/遠(yuǎn)方/檢修)等，須設(shè)置復(fù)歸態(tài)觸發(fā)的語音。

6) 系統(tǒng)重要性較低的設(shè)備，但反映事故、異常狀態(tài)的，應(yīng)當(dāng)報警。如變壓器溫控器異常，空冷器、制動器等的異常狀態(tài)，輔助電源異常，備自投變化，外來電源工況變化等。

7) 被取反的事故/故障信號，須配置復(fù)歸態(tài)觸發(fā)的語音。如切換模塊正常、系統(tǒng)無事故等，增加復(fù)歸態(tài)報警，防范關(guān)鍵狀態(tài)漏監(jiān)視的風(fēng)險。

8) 檢查AGC、AVC、孤島、通信電源等報警配置，確保近期發(fā)生異動的系統(tǒng)不存在遺漏報警的情形。必要時，可復(fù)核各廠站上送集控的104 點表，重點檢查點名、路徑的變化情況，將變更情況作出標(biāo)記，逐一做好報警、入庫等實時數(shù)據(jù)庫組態(tài)工作。

2.2 提前預(yù)警的語音

提前預(yù)警是生產(chǎn)值班的高階需求，通過數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢分析來設(shè)置預(yù)警語音，有利于提高報警的有效性。包括：

1) 基于定值單和歷史數(shù)據(jù)的預(yù)警。結(jié)合各廠站的熱工、直流等系統(tǒng)的定值單及歷史數(shù)據(jù)分析和設(shè)備風(fēng)險估計值，建立一套越復(fù)限預(yù)警值，并勾選配置語音項。

2) 基于專家經(jīng)驗的預(yù)警。對負(fù)荷設(shè)定、閘門遠(yuǎn)控、頻率控制、電源供應(yīng)等影響安全生產(chǎn)的非定值性關(guān)鍵數(shù)據(jù)，可基于專家經(jīng)驗設(shè)置預(yù)警語音項。

類似地，重要的開關(guān)量、發(fā)電曲線等配置征兆性報警，提前播放預(yù)警信息，有助于提升應(yīng)急處置和風(fēng)險防范的成效[8]。

2.3 語音的準(zhǔn)確性

語音報得準(zhǔn)，值班處置工作才能有保障。確保語音文本的準(zhǔn)確性，需要開展以下工作。

1) 切換把手、切換模式等存在多態(tài)含義的測點定義具體化。如自動/手動、投入/退出、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、電源監(jiān)視等含義不明確的，完善其定義。

2) 缺乏情景信息的，補(bǔ)充完善其定語、狀語表述。例如，沒有指明具體調(diào)度名稱的控制權(quán)限，沒有指明水導(dǎo)、推力等位置信息的外循環(huán)油泵，沒有指明是機(jī)組還是全廠的有功投入等。

3) 語言表述不一致的，須規(guī)范其語言表達(dá)。具體為：統(tǒng)一術(shù)語，確保調(diào)度名稱的規(guī)范、統(tǒng)一；統(tǒng)一各類設(shè)備的描述性前綴，如隔刀、地刀統(tǒng)一加500 kV 前綴，與線路、主變相連的斷路器保留功能性定語，主變高壓側(cè)T 區(qū)使用主變作為定語，而機(jī)組開關(guān)不標(biāo)注電壓等級，機(jī)組隔刀、地刀依靠近的位置使用機(jī)組/主變定語等。

4) 因接入LCU 而添加的K4、公用等區(qū)域信息，語音刪除，避免不恰當(dāng)?shù)妮o助信息影響語句的正確辨識。如，母線、電抗器、PMU、孤島等信息刪除“ 開關(guān)站K4” 前綴。

2.4 語音的及時性

語音過長影響播放的及時性，應(yīng)當(dāng)刪除非關(guān)鍵信息，使用樸素語句表達(dá)。語音文本一般不應(yīng)超過30 字符，建議為20 字符左右，超過25 字符的重新組織表述，措施有：

1) 適當(dāng)增加斷句符號以輔助閱讀和理解。

2) 無關(guān)語句可適當(dāng)刪除，如報文優(yōu)化中增加的“ _(通信量)” “ _(儀表柜)” 等字樣。

3) 500 kV 的斷路器、隔刀、地刀相應(yīng)的描述性前綴予以刪除。

2.5 語音的易用性

狀態(tài)語音使用“ 處……” 來表述報文，使用“ 切至……” 或“ 不在……” 來播報語音，如表3 匹配的報警信息。

表3 提高語音易用性的專家策略

2.6 語音的完整性

設(shè)置在腳本內(nèi)的獨(dú)立語音，需要單獨(dú)登記和錄制，避免語音漏生成，如采用腳本運(yùn)算生成的頻率、功率、電壓突變報警等。

2.7 語音的自動化生成

如上所述，語音報警的優(yōu)化涉及的數(shù)據(jù)庫組態(tài)工作量非常大，受專家經(jīng)驗的累積漸進(jìn)性規(guī)律的影響，相關(guān)的操作并非一蹴而就的，由此導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫組態(tài)、語音生成等維護(hù)性操作量過大，可能存在整體優(yōu)化工作被終止的風(fēng)險。因此，通過VBA、BAT 等編程技術(shù)實現(xiàn)生成過程的自動化，從而減少維護(hù)操作量，確保了語音優(yōu)化技改工作的可行性。

1) 實時數(shù)據(jù)庫中的語音組態(tài)自動化。通過Excel 數(shù)據(jù)列粘貼的形式來實現(xiàn)批量化設(shè)置。數(shù)據(jù)列屬性的編輯，采用分區(qū)域篩選的方式來操作。當(dāng)專家模型中涉及的關(guān)鍵詞具有較強(qiáng)的標(biāo)志性，或數(shù)據(jù)范圍較小可快速標(biāo)定時，使用VBA 編程方法進(jìn)行識別選擇則更為靈活高效。

2) 語音文本的自動化預(yù)處理。多音字、特殊字符、漢英混合、英文縮寫、數(shù)字、無意義后綴等采用VBA 方法批量處理，操作流程如圖1 所示。

圖1 語音內(nèi)容的預(yù)處理流程

3) 語音文本文件的批量化預(yù)生成。采用Windows 批處理語言，將預(yù)處理生成的語音內(nèi)容和編號進(jìn)行逐行分切，生成預(yù)制的語音文本文件。

4) 語音文件的自動化生成?？梢允褂迷诰€TTS 進(jìn)行批處理生成語音，但生成效率只有本地工具的1/5 至1/3 左右，建議采用Balabolka、科大訊飛等本地工具批量導(dǎo)入文本文件，進(jìn)行語音文件的批量生成。

2.8 語音的持續(xù)優(yōu)化

良好的語音優(yōu)化來源于生產(chǎn)實踐的持續(xù)性優(yōu)化，通過對語音的播放頻次進(jìn)行分析，或值班過程的實用性研究，優(yōu)化播放次數(shù)過多、過頻的組態(tài)項，糾正處理語義表達(dá)不準(zhǔn)確、不流暢、不地道的文本，從而提升語音報警的應(yīng)用效果。經(jīng)過PDCA 測試，J 集控中心經(jīng)過3 輪修改即可形成較為完善的語音組態(tài)數(shù)據(jù)庫，但直到15 輪修改才取得較高的生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用成效。

優(yōu)化過程中，J 集控中心還開發(fā)研究了語音歷史記錄、分區(qū)屏蔽等功能，成功研發(fā)了基于Linux平臺的語音報警系統(tǒng)，為語音報警的過程研究和優(yōu)化提供了基礎(chǔ)。

3 結(jié)束語

J 集控中心采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的專家策略進(jìn)行報警語音優(yōu)化后，實現(xiàn)了語音報警模型的最優(yōu)化。優(yōu)化過程中，報警配置減少16 768 條，占比降低53.77 %；開關(guān)量報警增加561 條，完備性提升1.93 %；語音文本大幅調(diào)整優(yōu)化，語句辨識度提升10.75 %，生產(chǎn)報警介入的及時性提升至5 s 以內(nèi)，滿足了流域集控“ 全監(jiān)、全控” 和安全生產(chǎn)的需要，為同類集控中心的優(yōu)化提升提供了經(jīng)驗參考。