电力调度监控一体化系统的信息告警优化研究

宣圣谢贤，计杭辉，朱 枫，侯兴民，孟思雨

（浙江大有实业有限公司电缆工程分公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

电力调度监控一体化系统是指将电网调度和监控功能集成在一起的系统，通过实时监测和分析电力系统的运行状态，提供关键信息和告警，以确保电网安全稳定运行。该系统由多个子系统组成，包括数据采集、数据传输、数据处理以及告警管理等模块。然而，随着电力系统规模的不断扩大和信息量的快速增长，传统的告警体系已经无法满足实际需求，告警信息的准确性和实用性亟待优化。

1 电网调度监控一体化系统的构成情况

1.1 数据采集子系统

数据采集子系统在电力系统中扮演着重要角色，负责从电力系统中获取各种关键的监测数据。这些数据包括电压、电流、功率、负荷等重要信息。为了实现数据采集，系统可以利用传感器、监测设备以及数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系统等多种手段[1]。传感器通过感知电力系统中的物理量，并将其转化为电信号，提供准确的测量数据。监测设备用于监视电力系统的各个部分，并将关键数据反馈到数据采集子系统中。SCADA系统通过远程终端单元与电力系统通信，实现对各种设备和过程的监测与控制，结构如图1所示。

图1 SCADA系统

1.2 数据传输子系统

数据传输子系统负责将采集到的数据从现场传输到数据处理中心或监控中心。为了实现高效的数据传输，该子系统通常采用各种网络通信技术，如以太网、无线通信等。以太网能够通过局域网或广域网连接各个数据采集节点与数据处理中心，使得数据可以以高速、稳定的方式传输，确保实时监测和远程控制的可靠性。无线通信可以通过蜂窝网络、无线局域网等方式实现数据传输，使得数据采集节点不受布线限制，具有更高的灵活性和便捷性[2]。

1.3 数据处理子系统

数据处理子系统的主要任务是对传输过来的数据进行处理、分析以及存储，以生成实时的电力系统状态和运行指标[3]。通过采用实时数据库和数据挖掘算法等技术，数据处理子系统能够高效处理大量的数据，并提取有价值的信息。例如，它可以监测电力系统的频率、功率因数、线路负载等关键指标，实时反馈电力系统的运行状况。这些数据不仅可以用于监测和控制电力系统的稳定性与安全性，还可以用于故障诊断和预测分析，提供决策支持。此外，数据处理子系统能够帮助电力系统运营人员及时掌握系统状态，并采取相应措施来保障电力供应的可靠性与稳定性。

1.4 告警管理子系统

告警管理子系统的主要功能是对传输过来的数据进行处理、分析和存储，具体如图2所示。通过运用实时数据库和数据挖掘算法等先进技术，该子系统能够实时生成电力系统的状态和运行指标，包括频率、功率因数、线路负载等重要参数，为电力系统的稳定运行提供了重要参考依据[4]。该子系统还能够高效处理大量数据，并对其进行深入分析，从而发现隐藏在数据背后的规律和趋势。利用分析结果，系统运维人员能够及时了解电力系统的状态，采取相应的措施进行调整和优化。

图2 告警管理子系统

2 电力调度监控系统的应用现状

2.1 告警信息过多

随着电力系统规模的扩大和数据量的增加，告警信息的数量呈指数级增长，给运维人员造成了巨大困扰。大量的告警信息使得运维人员难以分辨有效告警和无效告警，增加了工作负担，并带来了错误判断的风险。过多的告警信息使得运维人员不得不处理大量的报警，导致时间和资源的浪费。此外，大量无效告警的存在也对运维人员的心理状态产生负面影响，可能导致疲劳和错误决策的发生。例如，一台电力变压器可能因为温度升高而触发多个告警，但只有其中一个是真正需要关注的，其他的告警可能只是因为传感器故障或环境因素引起的误报。在过多的告警信息下，运维人员可能无法准确判断哪个告警是真实的，从而延误对潜在问题的处理，甚至可能导致设备故障或停电等严重后果。

2.2 冗余告警频发

冗余告警频发是由于监测设备和系统之间存在数据冗余和交叉监测的情况，导致同一个问题产生多个重复的告警信息。这种冗余告警的存在给运维人员带来了困扰，并且显著降低了告警处理的效率。由于同一问题产生多个告警，运维人员需要耗费更多的时间和精力来筛选、识别与处理这些信息，不仅浪费人力资源，还可能导致告警处理的延误，从而延长故障修复的时间。此外，由于冗余告警的存在，运维人员可能会在处理过程中错过关键的告警或优先级较高问题的告警，从而导致故障得不到及时解决，进一步影响系统的稳定性和可用性。

3 优化电力调度监控一体化系统告警信息体系的具体策略

3.1 数据分析和异常检测

数据分析和异常检测是现代技术在各个领域中广泛应用的重要工具。利用数据分析和异常检测技术，能够对采集到的数据进行实时监测和分析，从中识别出异常情况，并生成相应的告警。数据分析是指通过对大量数据的收集、整理以及解释，从中提取有用信息和模式的过程。数据分析过程中可以应用各种统计方法、机器学习算法和可视化技术，以便更好地理解数据的特征和趋势。通过数据分析，可以发现数据之间的关联性、趋势以及异常模式。在数据分析的基础上，异常检测可以通过设定合适的阈值或使用统计模型来检测数据中的异常点、离群值或异常模式[5]。这些异常可能表示潜在的故障、欺诈行为、网络攻击或其他重要事件。通过异常检测可以及时发现潜在的问题或风险，以便采取相应的措施来解决或阻止它们的发展。举例来说，假设正在监测一家电力公司的发电机组，通过数据分析可以收集并分析发电机组的运行数据，如温度、压力、转速等，然后利用异常检测技术可以识别出温度异常升高、压力异常波动或转速异常加快等异常情况。这些异常可能意味着设备运行不正常或存在潜在故障的风险。一旦发现异常，系统可以立即生成相应的告警，以便工作人员采取相应的措施。

3.2 告警策略优化

为了适应电力系统的特点和实际需求，可以采取一系列措施来优化告警生成和传递策略，从而减少冗余告警并提高告警的实用性。一方面，可以通过设置合理的告警阈值来优化策略。通过对电力系统的数据进行分析和建模，可以确定适当的阈值范围，在超出阈值时触发告警。例如，对于电流或电压的变化，可以设定一个合理的范围，只有当变化超过该范围时才触发告警，以避免对正常波动造成的微小变化产生不必要的告警，从而减少冗余告警的发生。另一方面，调整告警的敏感度和优先级也是优化策略的关键。不同的设备和系统部件具有不同的特点，因此可以设置不同的敏感度级别。对于关键设备和系统部件，可以设置高敏感度，以便更早地检测到潜在故障或异常情况。例如，对于电力系统中的变压器或发电机组，可以设置较高的敏感度，以便及早发现温度或振动异常等问题。此外，引入智能分析和决策支持系统也能够有效优化告警策略。通过利用机器学习和人工智能技术，可以对历史数据进行深入分析，发现隐藏的模式和规律，并将其应用于告警生成和传递过程。例如，通过对大量历史告警数据的分析，可以建立预测模型，预测特定条件下可能发生的故障或异常情况，从而提前生成相应的告警。

3.3 告警信息过滤和分类

通过训练机器学习模型，可以对告警信息进行自动过滤和分类。首先，需要建立一个训练数据集，该数据集包含了各种类型的告警信息以及它们的标签，如无效告警、冗余告警以及各种具体的告警类型。其次，利用自然语言处理技术对告警信息进行文本处理，提取出关键词和特征。再次，将这些特征作为输入，训练一个机器学习模型来进行分类，如支持向量机、随机森林或神经网络等。训练完成后，这个模型可以自动对新的告警信息进行分类。当一个告警信息到达时，系统会对其进行文本处理，提取出特征，并将这些特征输入到训练好的模型中进行分类。根据模型的预测结果，可以自动过滤无效告警和冗余告警，只保留有价值的告警信息。最后，模型还可以将告警信息按照具体的类型进行整理，使得运维人员可以更加清晰地了解系统出现的问题，从而有针对性地采取措施。这种引入机器学习和自然语言处理技术的方法能够极大地提高告警信息处理的效率和准确性。

4 结 论

电力调度监控一体化系统的信息告警优化研究是为了提高电力系统运行效率和可靠性而进行的重要探索。通过引入机器学习和自然语言处理技术，实现告警信息的自动过滤和分类，可以减少运维人员处理无效告警和冗余告警的工作量，提供清晰和有针对性的告警信息，利于快速响应和处理。这些研究和应用将大大提升电力调度监控系统的效能，为电力行业的稳定供电和安全运行提供有力支持。