电网调度操作票智能安全提醒系统设计与实现

陈铭　赵灿辉　王乾　张旭　赵文茂　李力

摘要：通过对操作票数据、设备运维数据、作业环境数据及动态信息数据、专家经验数据、非结构文档数据进行数据开采融合，建立自动化及人工辅助知识获取机制，基于统一的数据资源池利用机器学习算法、自然语言处理技术构建操作票内容分析模型、调度作业风险评价模型、设备状态比对模型，实现调度操作风险及控制策略提醒、操作工具准备提醒、操作项特殊点提醒、操作纸质记录提醒、设备状态不符提醒及定时操作提醒。实现操作前的风险预控及操作后的风险管控，提升电网调度运行的精益化管理，构建本质型安全电网。

关键词：电网调度操作票;安全风险分析;智能风险提醒

Abstract：Through data mining and integration of operation ticket data， equipment operation and maintenance data， work environment data and dynamic information data， expert experience data， and non-structural document data， an automated and manual assisted knowledge acquisition mechanism is established， and machine learning is utilized based on a unified data resource pool. Algorithm and natural language processing technology construct operation ticket content analysis model， dispatch operation risk evaluation model， equipment status comparison model， realize scheduling operation risk and control strategy reminder， operation tool preparation reminder， operation item special point reminder， operation paper record reminder The device status does not match the reminder and the timed operation reminder. Realize risk pre-control before operation and risk management and control after operation， improve lean management of power grid dispatching operation， and build an intrinsically safe power grid.

Keywords： grid dispatching operation ticket; security risk analysis; intelligent risk reminder

引言

操作票制度為电网安全运行提供有效保障，通过明确的操作事项及操作流程使得电网运行规范化和标准化，防控风险，减少各类事件事故发生。随着电网设备和规模的不断增大，变电站的各项操作变得愈加频繁，重复性工作使得调度人员在作业过程中产生松懈心理，对一些作业风险点不予以重视，引发人身安全事故。此外，作业频次及作业强度的增大容易导致作业环节遗漏，引发设备损坏或大规模用户停电。为全面深化电网运行风险管控，基于操作票开展风险点分析预控，构建电网调度操作票智能安全提醒系统，实现调度操作前及操作后的安全提醒，增强配网调度人员风险感知能力，保障调度操作环节的整体连贯。

1 系统总体架构

构建基于作业人员、设备运维情况、作业难度及作业环境的风险知识库，实现操作任务与安全风险因素关联，识别出操作风险并进行智能提醒。依托操作票安全分析及操作执行实时结果反馈信息实现操作前风险预控及操作后闭环管控。系统总体架构如下：

数据资源层：从多源异构系统中采集数据资源。操作票数据包括标准、典型票库数据、历史操作票数据、实时操作票数据;设备运维数据包括设备巡检记录中的设备缺陷数据、设备故障次数、设备投运时长、设备老化程度数据;作业环境数据包括天气、作业时间、作业性质等;其他数据资源包括从相关接口采集的实时设备状态信息、专家评定的风险经验信息、及调度运行中产生的各类隐患排查、事件事故文档记录。

知识抽取：通过机器学习算法及人工手段建立知识自动化及人工辅助知识获取两种知识更新机制，将从基础数据资源层采集的原始数据进行整合汇聚，形成统一的数据资源池。

安全分析模型：基于统一数据资源建立操作票内容分析模型、风险评价模型、设备状态对比模型。风险评价模型：对操作任务、设备情况、作业环境及相关风险知识进行建模，智能识别出风险因素，针对各项风险因素求解风险系数。操作票内容分析：利用自然语言处理技术提取出各操作项的拟操作设备清单，建立拟操作设备与操作工具的映射关系，在操作前对需要的操作工具进行提醒。设备状态比对模型：从相关的设备状态采集接口获取实时设备状态数据，将实时状态数据与操作后状态数据进行比对，对于状态比对结果不一致的情况进行提醒。

应用层：围绕操作前风险预控及操作后闭环管控实现操作风险及控制策略提醒、操作工具准备提醒、操作项特殊点提醒、操作纸质记录提醒、设备状态与操作后状态不符提醒、定时操作提醒。

2 操作票内容分析模型

CRF是目前最佳的序列标注学习算法，通过充分利用语料的上下文特征信息，动态规划计算获得最优的预测结果。通过CRF条件随机场进行命名实体识别，对操作票内容进行分析，通过标注的大规模操作票内容文本，有监督学习获得操作任务、操作人、操作地点、操作时间、操作设备等实体清单。识别流程如下图：

获取典型票、标准票、历史票库数据语料进行整合汇聚，基于电网调度操作票专有领域特性，基于定义规则进行分词处理，进行序列标注，进行模型训练，对训练结果进行评估，对于未能正确识别的实体，基于实体特征节点及上下文特征，建立特征与规则间的映射关系，以提高模型性能。

3 调度作业综合风险评估模型

电网调度运行风险来自操作任务、作业人员、设备运行状况、现场作业环境等因素。综合考虑各类风险因素对操作任务进行风险评估。

操作任务风险：包括操作类型、操作设备数、操作设备。操作类型分为典型操作任務及非典型操作任务。操作设备数越多对应的复杂程度越高，对应的安全风险越高。操作设备分为线路、开关、电容器、接地变、母线、主变等。根据专家经验对操作任务风险进行定性评估。

作业人员风险：用工性质、调度人员资质、操作任务熟悉程度、习惯违规等都造成人员安全风险。一般而言，外委用工方式的安全风险较高，资质较低的人员对应的安全

风险较高，操作任务的熟悉程度是主要的安全风险因素，对于习惯性违规人员其安全风险较高。

设备运行状况：设备运行状况是电网调度运行安全态势感知的窗口。设备缺陷是除人员之外引发事故事件的第二类风险因素。通过关联设备台账及设备巡检记录，动态掌握设备的投运时长、故障次数、缺陷等设备运行风险。

现场作业环境：重点考虑高空作业、带电作业、电压等级、天气、作业时间等作业环境风险。

基于上述安全风险因素梳理安全风险指标体系，并根据风险指标体系建立安全风险评估模型。

对各类风险类别进行交叉比较，利用专家打分原则确定的各项风险权重，根据规则定义各项风险指标值对应值0～10分，根据操作票内容分析提取出操作任务、操作人、操作时间、操作设备实体，通过建立与风险知识库的规则映射，对各项风险指标进行打分，则某一操作任务的风险指数可表示为下式。

式中表示第i类风险类别，表示第i类风险类别对应

的第j项风险指标。根据式（1）计算获得风险指数，将数值进行离散化处理，划分为高度风险、中度风险、轻微风险。

4 设备状态比对模型

基于操作票内容分析获得的实体序列，提取特定操作任务的拟操作设备及操作指令，对于一次设备操作，例如：拉开断路器开关，则其操作后的目标状态为“断开”状态，对于需要进行多次操作的设备，根据操作顺序序列，对应的状态序列。通过相关数据采集接口进行回传的实时设备状态与操作完成后的目标终态进行比对，对于非一致性状态进行安全提醒，防止因人员疏忽为对设备状态进行复核。

5 智能安全提醒

调度操作前，综合作业任务、设备、环境、人员对某项作业任务的安全风险进行评估，操作任务风险及控制策略提醒，给出对应安全防护控制策略。对操作任务进行分解，获得操作设备项目，建立操作设备与所需工具联系，在操作任务前以文字或者语音形式提醒。分析历史操作风险记录，建立事件事故频次与某类操作设备之间的联系，对于发生存在安全风险较高的操作项目，进行操作特殊点进行提醒。

调度操作完成后，根据操作设备清单，实时监测各设备状态变化，对于发生设备状态变化的设备进行操作纸质记录提醒，保障每项操作记录可查、可追溯。根据设备状态比对模型，基于现场作业设备实时状态监测，对状态比对结果不一致情况进行提醒。根据设备操作时间，进行定时操作提醒，例如：定时投瓦斯保护等。

6 总结

目前，多数的操作票系统仅涉及操作票的开票及审核管理功能，缺乏基于业务层面的安全风险分析，未能建立基于调度任务、设备、人员、环境的安全分析体系。随着工作强度和作业次数的频繁，使得调度人员会放松安全意识，对于操作任务中的某些操作风险点未能有意识的进行规避，导致造成人身安全事故。本文基于原有的操作票系统的基础上构建智能安全提醒，通过模型评估挖掘各类风险，梳理出相应的控制策略，从主观层面提高安全意识，实现操作前及操作后的闭环管控，提升电网安全精益管理水平。

参考文献

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