基于人工智能技术的配网智能化监控指挥技术研究

王 爽 刘晓辉 王彬楠 陈启龙 杨亚男

（国网河南省电力公司郑州供电公司）

0 引言

随着社会的发展，电力需求不断增加，配电网规模也随之扩大，电力用户数量不断增长。配网调控作为业务枢纽面临两个问题：一方面，接入的信息化系统众多，信息数据增加导致利用效率降低；另一方面，配网生产指挥涉及广泛，存在大量简单重复的机械流程，指挥效率低下，易出现业务 “枢纽拥堵”［1］。因此，配网生产指挥迫切需要流程再造，利用人工智能技术提升效率。

本文通过基于人工智能技术的配网智能化监控指挥研究，考虑用户需求，从而提供高水平、高质量的服务。利用大后台信息数据分析与准确研判支持，致力于实现末端业务融合与提升服务品质的目标。通过监控预警和建立预警模型机制，进行语音外呼通知和信息提示，及时处理配网业务任务，并梳理完成进度，减少配调员的查找、跟踪和通知工作。人工智能技术能减少机械化工作，降低配调员工作量，为电网安全运行提供保障，提高供电服务指挥管理的精益化水平［2］。

1 语音识别模型

1.1 语音信号

语音信号是一种常见的一维信号波，容易受到外界环境影响，具有不平稳性，难以找到其规律。通过声学特征提取可以增强语音信号的稳定性，提取声学特征具体过程如下：

（1）预加重

高频信号在传递过程中，衰减较快，但是高频部分又蕴含很多对语音识别有利的特征。因此，在特征提取之前，需要对原始信号进行预加重，以此提高原始信号中高频信号的能量。

（2）分帧加窗

由于语音信号是一种不稳定的信号，随着时间的变化，频率也在变化。因此，不能将整个语音信号作为一个整体来处理。为了解决这个问题，在对语音信号进行预处理之后，需要将原始语音信号分割成较小的片段进行处理，这个过程称为分帧。通常，这些片段的时间范围是10～30ms，因此需要使用一个固定长度的窗口来获得这些片段，通过移动窗口来进行分割。为了避免频谱泄露问题，通常使用窗函数对信号进行处理，窗函数可以让片段信号尽可能地保持原来连续信号的性质。

（3）特征提取

一般使用的声学特征主要包括：语谱图、滤波器组（Mel Filter Bank，Fbank）特征和梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficient，MFCC）。具体声学特征提取过程如图1所示。

图1 声学特征提取过程

管网故障检测实施信息支持后，在一定程度上解决了这些问题。FDEE （Water Pipe Network Fault Diagnosis Model based on Experience Evolution）模型研究了新型的管网故障检测专家经验应用算法。这部分算法的核心是匹配算法，主要解决了管网故障诊断系统对历史专家经验难以利用的瓶颈。其主体思路是提取现场数据的特征，与专家经验库中的案例进行匹配，生成初次判断，加速检测过程；在检测结果生成并得到验证后，将相关数据反馈给专家库，使其中的信息得以进化，以便提供更为全面、精准的专家经验［3］。

1.2 基于HMM 的声学模型

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）可以用来描述一个状态转换到另一个状态的随机过程，由于HMM假设，通常下一时刻状态概率分布主要由当前状态决定。在HMM声学模型中，常将声学特征转换为对应的状态序列，用于描述音素内部HMM状态的转换过程，解决声学特征与多个语音建模单元的对应关系。整个过程可概括为HMM生成隐状态序列，再由隐状态生成观测值序列。在语音识别中，建模单元如音素、拼音和字通常被视为隐含状态，而语音作为观测序列。HMM可用于计算状态序列的转移概率，而观测概率通常通过高混合模型和深度神经网络 （Deep Neural Networks，DNN）计算得出。图2是基于HMM的声学模型，它描述了声学特征和HMM状态之间的关系。

图2 基于HMM 的声学模型

2 系统功能架构介绍

2.1 遥测数据管理

遥测数据管理是调度系统中最基础也是最重要的功能模块，调度人员依靠该模块对设备状态、设备采集的数据进行完全感知。实际应用中遥测数据的来源分为两个部分，一部分是SCADA系统的推送，另一部分是接入设备的直接传输，这两部分的数据需要整合统一管理，就需要基本的数据查询展示、数据修改、数据删除、数据导出、数据导入等功能支持。调度工作中，不同调度人员关注的数据可能有所不同。部分人员关注设备状态数据，如设备温度和开关状态，而其他人员更关注设备采集数据。因此，需要根据不同业务场景提供不同的采集规则进行数据采集，以支持业务需求。数据准确性对于业务判断至关重要。调度工作的准确性和有效性与数据准确性密切相关。尽管调度人员可以根据经验对数据准确性进行判断，但人工判断能力有限。在海量调度数据中，人工判断方式不可行。只有数据准确性得到保障，系统提供的自动化分析和预警功能才具有实际意义。

2.2 报警管理

为了提高电网调度自动化系统的安全性，系统内部已经加入了报警模块。无论在何时何地，只要出现任何纰漏或错误，系统都能立即分析并提醒操作人员。同时，系统会即时记录事故发生的时间、位置和具体内容，并将报警信号发送给操作人员。这样做的目的是为了增强故障事件的及时提醒，让操作人员能够立即关注，以避免延误导致更严重的问题。此外，详细记录和传递故障事件的信息也有助于操作人员及时发现和排查故障原因，从而节约处理故障所需的时间。通过这些措施，系统能够提高安全性并促使及时处理故障［4］。其中该系统引入的报警模块的主要特点可以归纳如下。

系统内的模块程序会根据数据库内容预测可能出现的故障情况，并根据故障的严重程度进行等级划分。每个等级对应不同的报警信号提示，以便提醒操作人员快速反应和了解故障的严重紧急程度。一旦收到报警提示，模块会立即且持续地向操作人员提供故障事件的具体内容和各项信息，操作人员可以通过查询等方式全面详细地了解整个事件。这样，操作人员能够迅速获得必要的信息并采取相应的处理措施。

2.3 遥测设备管理

在调度工作中，涉及到各种不同的遥测设备，为了保证设备的正常工作，操作人员需要对每个设备使用的各个环节进行跟踪记录。设备在系统运行的生命周期中包括设备上线、投运和设备下线等阶段。在设备投运期间，需要监测设备的在线状态、自身状态等，并及时维护和整改故障设备。此外，自动分析和预警故障设备的故障原因也是必不可少的［5］。

根据实际情况，不同类型的设备可能具有不同的报警规则。为了满足不同类型设备不同报警规则的要求，操作人员将事先定义的报警规则录入系统，并绑定到具体的设备上。当系统检测到设备异常时，会自动推送预警信息。这样做不仅能减轻操作人员的工作压力，还能更好地保证设备的安全使用和系统的安全性。

通过跟踪记录设备状态、自动分析故障、设置报警规则等措施，调度系统能够有效地管理设备，提高设备的运行可靠性和系统的安全性。

3 OMS智能调度管理系统

（1）配电网多系统大数据融合，建设OMS预警监控督办展示中心

通过对配电自动化系统、D5000系统、PMS生产管理系统、OMS智能调度管理系统、供电服务指挥系统等多个管理系统中的信息进行挖掘研究，可以使用基于有效指数的聚类算法进行聚类分析，以提高各管理系统之间的互通性和流动性。同时，挖掘大数据在配电网管理中的应用效能，以大后台信息数据分析应用和准确研判为强有力支撑，以强化前端实现末端业务融合和促进服务品质提升为工作目标。在配电网管理中，依据配电网管理规程，可以对配网计划、配电工作票、缺陷消缺处理、异常处理、任务协同、设备运行状态监视等进行预警监控［6］。通过可视化技术，可以展示配电网数据预警事项，让相关人员能够更直观地了解配电网的运行情况和发现潜在问题。通过以上的方法和措施，可以实现配电网管理系统各个模块之间的有效协同和信息流动，提高运维效率和服务质量。同时，利用大数据分析和可视化技术，可以更好地监控和预警配电网的异常情况，及时采取措施进行处理，确保配电网的安全和稳定运行，如图3和图4所示。

图3 OMS预警监控督办展示中心

图4 OMS预警监控督办展示中心——信息预警

（2）建设智能语音外呼接口

语音外呼接口整体架构采用IP分布式部署方案，采用数字中继方式接入，核心设备为外线语音网关、通讯交换设备、存储服务器及多媒体服务器，放置于机房，通过交换机网络与OMS业务系统相连［7］，如图5所示。

图5 语音外呼接口设备网络图

语音外呼接口增设TTS文本语音处理模块，把通知内容信息转换成语音内容以语音外呼的方式通知现场人员，使语音外呼功能更加智能化。

语音外呼接口提供多种对外接口形式，如WebService、WebSocket、HTTP等协议接口，可供对接业务系统调取使用，如图6所示。

图6 语音外呼接口形式

（3）建立预警通知模型，智能化进行监控预警督办

结合配电网管理规程，建立OMS预警监控督办通知模型，使配网业务工作可以以无人值守模式通过语音外呼或短消息的方式通知任务待办人。OMS预警监控督办的业务通知形式包括消息通知与电话外呼通知两种方式，如图7所示。

图7 消息提示

电话外呼是指调用语音外呼接口，建立OMS与语音外呼平台的对接，对需要外呼通知的信息通过TTS文本语音转换技术，把通知信息通过电话方式通知到相关人员［8］。

建立OMS预警监控督办的业务通知规则信息池，通过勾选方式设定不同业务的通知方式，可以是电话外呼通知、消息通知其中的一种，也可以是两种通知方式并行，通过计算机自动把通知信息通知到相应人员，并进行督办统计，如图8所示。

图8 督办统计视图

为了构建高可用性、安全性、可靠性、可伸缩性和扩展性的软件系统功能，系统采用成熟、标准的J2EE（Java 2 Enterprise Edition）企业平台架构搭建，采用多层的分布式应用模型、组件再用、一致化的安全模型及灵活的事务控制，基于调度网络技术，采用浏览器／服务器（Browser／Server）模式实现，使系统具有更好的移植性，以适应预警监控督办外呼应用环境复杂、业务规则多变、信息发布的需要，以及系统将来扩展的需要。

系统的软件层次如图9所示。

图9 软件层次分析图

4 结束语

本文针对通信线路利用率低和人力资源使用率高的问题提出了一种解决方案，即语音外呼系统。该系统能够实现语音和数据相互融合，增强通信能力，网络组网方便，操作灵活，从而提高通信线路的利用率，节省人力资源，并提高指挥效能。同时，本文还利用人工智能技术实现了配网调度的智能化指挥。通过OMS智能调度管理系统，完成了耗时耗力的机械化劳动，大大减少了配调员的工作量［9］。这一智能化的调度指挥系统为电网的安全运行提供了保障，并提高了供电服务指挥管理工作的精益化水平。通过采用语音外呼系统和智能化的配网调度指挥系统，可以有效地解决通信线路利用率低和人力资源过高的问题。这些技术和系统的应用不仅能提升电网的运行效率，还能提高安全性和服务水平，为电力行业的发展做出贡献。