基于深度学习的电网调度业务试卷自动生成系统

深圳供电局有限公司 黄光磊

传统的电网调度业务考核方式采取的是人工出卷的方法，出卷水平参差不齐还容易造成漏题泄题的现象。因此，提出基于深度学习的电网调度业务试卷自动生成系统。设计试卷自动生成系统核心处理器，提升试卷生成的数据处理速度，设计试卷自动生成系统题目分类器，按照题目要求进行分类。对深度学习算法进行优化，加强试题选择的精准性。设计组卷系统的数据库，最终实现试卷自动生成系统的设计。通过系统测试，证明该系统的加密速度快，安全性较高。

随着电网的不断发展，电网主网层面面向设备监控的业务逐步增多，程序化操作稳步推进。电网结构日趋复杂，调度员对电网故障的正确处置方法关系到电网故障的发生概率。调度员在事故发生的情况下应分析故障造成的原因，并基于原因及时给出解决故障的方法，提高事故的应急处置能力。但这比较依赖于调度员的电网故障处置的能力，资历越深的调度员越能快速、准确、规范地找到事故的原因，但经验少的年轻调度员就反应较慢。而在电网集约化水平逐步提升的前提下，调度操作设备不断增多，设备的升级导致设备的事故原因也不同。在设备出现突发情况时，不能够保证调度员都做到知识储备完全充足。国家在“十三五”规划中提出了电网相关的要求，在电力需求持续快速增长的前提下满足城市居民用电需求。调度员需要强化红线意识和底线思维，树立安全发展理念，进一步提高供电可靠性和供电质量等要求。调度员事故处理能力对于电网安全可靠供电来说至关重要，为了检验各级调度运行人员应对电网突发大面积停电的快速反应、综合协调、应急处理能力及业务技能水平。对调度员进行在线考试，本文设计电网调度业务试卷自动生成系统，基于深度学习的基础对系统进行优化。

1 电网调度业务试卷自动生成系统硬件设计

1.1 设计试卷自动生成系统核心处理器

基于深度学习的组卷开发系统的硬件设备在使用的过程中损耗很小，因此尽量延长硬件的使用寿命降低系统的开发成本。在后期使用的时候也不需要进行系统更新，在硬件的设计上，在信号采集器菜单上进行操作就能实现数据的采集和处理，在信号采集器中直接进行编辑实现可编程数字信号处理。信号处理需要依靠Digital芯片，芯片的加入可以提升系统信号采集器的储存能力，使组卷的数据具有可编程性。芯片具有强大的处理能力，在对信号进行处理的时候可以提升速度，使出卷的速度更快。组卷对算法的要求很高，芯片的处理技术完全可以满足要求，体现信号采集器在大数据大时代的优越性。核心的处理系统采用DSP核心处理器，该处理器满足低功耗的要求，在进行大量的数据处理的时候也不会降低系统的运行速度。固定系统并不需要经常移动和携带，可将DSP核心处理器的核心芯片的运行工作频率设置为300MHz，C2000系列的芯片完全符合系统DSP核心处理器对芯片的要求。

1.2 设计试卷自动生成系统题目分类器

在试卷生成系统的数据在核心处理器中被分析处理后传输到分类器中实现题目的分类，在经过多层的运算之后得到每类题目的分类特征，分类结果由特征与数据匹配连接最终得出。在结合试卷自动生成系统的需求和特征之后，选择Softmax分类器进行试题的分类。在系统的运算中，每类题目的计算是相互独立的。在对分类器输入数据之后，题型按照难度约束条件进行输出概率的设置。传统的FPGA分类方式不适合对具有难度之分的题目进行计算和分类。本文设计的分类器在进行分类运算的时候耗时较短，提高了试卷生成的速度。并将分类的结果储存在系统的数据表中，数据的特征对应相应的指数，一一对应的关系可以减少储存器的消耗。

2 电网调度业务试卷自动生成系统软件设计

2.1 试卷自动生成系统深度学习算法的优化

在有限的系统资源中，选择组员成功率高的方式进行组卷，以随机抽取的计算机中的实体为基础手段，加快抽取的速度为主要方法，对深度学习算法进行优化，随机抽取法的组卷效率很低，且会花费较多的时间。采取回溯性较高的深度学习还可以在有限的条件中实现高效组卷。深度学习算法的步骤为第一步：定义组卷的空间范围，在本系统中可以理解为电网调度业务的相关知识，并利用深度学习方法进行搜索空间，并设置约束条件。按约束条件对试卷难度系数函数进行优化，结果为：

式中，W为难度计算变量，e为题目的难度系数，而m则代表该难度系数的题目的分数。试卷的约束条件定为试卷的题量、试卷的分值和试题的类型，电网调度业务的相关知识的考试题型为客观题和非客观题，试卷满分为100分，试题的及格分数线为60分。根据用户的需求，对题库中的试题进行随机地抽选，在程序中输入分值和类型就可以进行组卷。系统可以自动对试卷的难度进行判别，符合难度要求的试卷为成功的组卷，难度不符合试卷的要求则进行数据销毁。最后进行试卷的预览，系统中的试卷可以被导出进行打印，也可以实现在线做题。

2.2 设计组卷系统的数据库

系统设计数据库的原则为数据库的基本数据表的数量越少越好，在数据库创建完成之后保证数据库中的数据都已经被添加完成，并可以在数据库中随时调用。在设计数据库的时候要考虑数据库维护的时候，是否对组卷产生影响。数据库的数据表如表1所示：

数据库的设计如表1所示，组卷系统的数据表需要进行定期维护，对组卷的数据需求进行分析并设计数据表。

表1 电网调度业务试卷自动生成系统数据表Tab.1 Data table of power grid dispatching business test paper automatic generation system

3 系统测试

为了验证本文设计的系统是否具有电网调度业务试卷自动生成的能力，进行系统测试，对系统进行功能和性能测试。测试的结果符合组卷的条件，则说明该系统可以应用。

3.1 测试准备

在进行组卷系统测试的时候首先要对软件进行测试，测试的方法为通过不断地执行程序而判断系统是否能顺利运行。在软件开发的阶段对程序进行内部结构用例的设计，并根据系统的需求进行输入和输出数据的预期设置，符合用例的输出预期则代表系统的功能可以实现，利用用例进行系统功能测试是系统测试的常用方式，而用例测试分为黑盒测试和白盒测试，根据本系统的需求，本次系统测试采用黑盒测试的方式。一旦通过用例测试就可以证明该系统的程序是正确的，在程序接口处进行黑盒测试。在系统的接口处进行功能测试，输入用例，检验数据能否被正确地输入。如果出现访问错误和无法登录的情况则说明系统出现了问题。

3.2 功能测试

打开本文设计的系统，并进行登录测试，输入登录名和密码，显示登录成功。然后对系统的用例进行测试，测试内容如表2所示：

表2 用例测试结果Tab.2 Use case test results

系统的功能测试结果如表2所示，测试结果表明该系统的功能都可以正常使用。

3.3 性能测试

电网调度业务试卷自动生成系统的试卷内容的安全性比较重要，对系统的安全性进行测试，测试该系统对不明来源信息的防范性。实验结果如图1所示。

图1 测试结果Fig.1 Test result

如图1所示，系统在五次不明信息的攻击下，组卷信息的加密时间都在1s以下，可以实现系统的有效加密，避免重要信息的泄露。测试结果表明该系统的安全性较好，可以在短时间内实现重要信息的加密。

4 结语

调度业务试卷自动生成系统是基于试卷的约束条件在大数据中筛选出试题的系统，本文设计的系统对深度学习算法中适用于难度筛选的函数进行优化，并通过软硬件的设计提升了试卷生成的效率和安全性，为电网调度业务员的业务知识的提升作出贡献。