Design and Application of Fault Operation and Maintenance Knowledge Base for Electric Information Collection System

曹永峰1, 翟峰1, 肖建紅2, 許斌1
1.中國電力科學研究院有限公司,北京 100192
2.國網湖南省電力公司,湖南 長沙 410007
CAO Yong-feng1, ZHAI Feng2, XIAO Jian-hong2, XU Bin1
1. China Electric Power Research Institute Co., Ltd., Beijing 100192, China
2. State Grid Hunan Electric Power Company, Changsha 410007, China
基金項目： 中國電力科學研究院創新基金（5242001600GA）;
文章編號: 2095-641X(2018)03-0081-06 中圖分類號: TP319

摘要
用電信息采集系統承擔著電力用戶用電信息采集與分析的重要任務,屬于國家電網公司重要的基礎數據資源和信息系統。為了提升用電信息采集系統運行維護效率,保證系統穩定高效運行,文章基于故障樹分析（Fault Tree Analysis,FTA）設計了用電信息采集系統故障運維知識庫（簡稱采集運維知識庫）。應用表明采集運維知識庫可以輔助用電信息采集系統實現異常識別、異常原因分析和異常修復等功能,從而降低采集運維工作難度,提高故障處理的質量和效率。

關鍵詞 : 采集運維; 故障診斷; 知識庫;

DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2018.03.013
ABSTRACT
Electric Information collection system, one of the important information systems and basic data sources, is responsible for information collection and analysis for energy consumer. In order to improve the operation and maintenance efficiency in the electric collection system and ensure the stable and efficient operation of the system, this paper designs a fault operation and maintenance knowledge base of the electric information collection system based on the FTA (Fault Tree Analysis). Application of operation and maintenance knowledge base can assist the use of electric information collection system to achieve abnormal identification, abnormal cause analysis and abnormal repair and other functions, thus reducing the difficulty of collection and operation, improve the quality and efficiency of fault handling.
KEY WORDS : electric Information collection system; operation and maintenance; fault diagnosis; knowledge base;

著錄格式：曹永峰, 翟峰, 肖建紅, 等.用電信息采集系統故障運維知識庫的設計與應用[J]. 電力信息與通信技術, 2018, 16(3): 81-86.

0 引言
用電信息采集系統是國家電網公司構建智能電網[1-5]的重要組成部分之一,同時為構建智能電網提供技術支撐,主要通過用電信息采集主站、采集設備、通信信道等軟硬件組成的物理鏈路,根據業務信息建設成用電信息采集系統。通過系統及時對用戶用電信息的采集,實現數據采集、數據管理、電能質量數據統計、線損統計分析,并分析用電信息是否存在用電異常情況,對電力用戶的用電負荷進行監測和控制,為實現階梯電價、智能費控等營銷業務提供了有力支撐[6-7]。
隨著用電信息采集系統建設的逐步完善,采集工作的重心由建設階段轉為運維階段。由于其中應用大量傳感、通信、自動控制等技術,系統眾多、結構復雜、故障模式繁多,采集運維復雜度較高,因此對故障診斷提出了更高的要求。目前采集系統運維工作中,通過作業指導、工作手冊和輔助可實現對某類故障進行診斷,但其通用性不強,對于不同問題領域、設備種類的故障診斷更多是依賴運維人員的工作經驗,因此對采集運維人員的技術能力要求大大提高,當前故障處理的效率已無法滿足日益增加的運維工作量。
本文針對當前采集運行維護工作現狀,在采集系統中引入采集運維知識庫,對采集運維人員進行作業指導,實現現場作業標準規范化管理,可降低現場運維人員的技術要求,并且提高現場運維效率。

1 采集運維知識庫結構
采集運維知識庫系統以故障現象為入口,利用知識庫中故障分析、診斷及修復的規則,并結合歷史出現故障現象的頻度為導向的診斷機制,通過修復系統根據診斷結果進行修復和驗證,知識庫系統結構示意如圖1所示。

圖1 采集運維知識庫系統結構示意

采集運維知識庫由故障診斷庫、故障修復庫以及故障診斷修復規則庫構成;故障診斷和修復庫包含系統故障樹結構和各類故障模式之間的邏輯關系;在判斷門輸出事件發生后,診斷修復規則庫利用系統參數輸入各現象對應異常原因發生的可能性;通過知識庫管理系統實現對知識庫中的規則進行增加、刪除和修改等操作;運維結果數據庫用于存放初始化信息和診斷修復后的結果信息等;人機交互診斷修復通過系統界面的方式要求用戶根據系統自動診斷的結果進行判斷,是否進行修復處理以及修復后再次驗證;知識獲取是通過獲取已經形成的海量采集運維故障診斷修復歷史經驗數據,經過格式化處理成為診斷修復庫的基礎信息,對歷史數據的持續跟蹤、分析,完善和提升現有故障診斷修復知識信息,實現知識的自學習過程。

2 采集運維知識庫的構成
知識庫管理系統利用故障樹分析法[8]對具體的診斷對象建立基礎模型。知識庫設計時由專家根據各個被診斷對象的構造及異常原因的邏輯關系,構造出一系列的邏輯故障樹,并將邏輯關系故障樹存放在數據模型庫中,提供給開發專用故障診斷知識庫系統使用。

2.1 異常現象庫
結合采集運維工作的經驗,在設計知識庫時,首先由專家根據影響采集系統運行關鍵指標的因素入手,將各類因素分為故障和缺陷并加以定義,用常規的概念進行解釋,形成異常現象樹（見圖2）。異常現象樹是指所有異常現象形成的樹,所有的異常現象都作為樹的葉節點存在。

圖2 異常現象樹

2.2 異常原因庫
因現場采集設備種類多樣,各地采集方案不同,導致異常的原因有很多,知識庫采用構建異常原因樹（見圖3）的方式,逐級分析可能產生異常的原因。異常原因樹以不希望發生的事件或異常現象作為分析目標,逐步探尋引起事件發生的最終原因,從定量的底事件（異常原因）對頂事件（異常現象）的影響進行分析。采集異常原因樹按設備類型（共分為5類：專變終端、I型集中器、II型集中器、采集器、電能表）進行分類,所有的異常原因都作為樹的葉節點存在。

圖3 異常原因樹

通過對采集運維歷史處理數據的統計,設置某類異常原因對應異常現象的重要度（權重）,根據異常現象的權重情況確定診斷及修復的優先級,利于提高故障診斷的首次命中率。

2.3 典型案例庫
典型案例庫是異常現象與異常原因的關系庫。由于采集系統采用的采集方案包括低壓載波、230網絡、485線、小無線、光纖等,同一異常現象在不同方案下引發的異常原因存在差異性,當發現異常后,為實現快速定位分析、診斷、解決問題,通過建立典型案例庫,按照采集方案不同將異常現象和異常原因進行關聯,為故障消缺提供技術支撐,提高故障自動診斷及修復能力,提升故障處理效率。

2.4 診斷方法庫
針對所有可能引起異常現象的原因,在診斷方法庫中根據診斷修復編號和異常原因編碼,查找相應的診斷方法進行診斷,確定是否由此原因引起,將所有可能的異常原因進行診斷。在診斷過程中,首先調用遠程診斷方法,遠程診斷結束后還無法確定異常原因,則需去現場進行診斷。
由于現場的故障存在故障類型及故障點的多樣化、重復性等特性,對現場的故障診斷應采用智能化診斷模型,結合采集系統、計量現場故障診斷設備采集的數據,建立智能診斷分析模型對現場進行智能診斷,診斷主要包括：知名專家系統診斷[9-13]、邏輯關系模糊診斷[14-16]、灰色關聯度診斷[17]、神經網絡診斷、信息融合診斷等故障診斷方法。

2.5 修復方法庫
根據各地用電信息采集運維工作開展以來的經驗,梳理總結出各種異常原因的修復方法,將此作為知識庫初始化數據,在通過診斷方法確定異常原因后,根據診斷修復編號和異常原因編碼查找相應的修復方法,調用遠程修復方法進行修復,若無法修復,則需要進行現場修復,調用相應的現場修復方法,直至修復完成。

2.6 自動化組件
自動化組件是指進行遠程診斷和修復時調用的自動化邏輯,由系統或現場作業終端自動執行,通過遠程通信信道或現場紅外方式對采集設備進行數據讀取和下發。主要包括檔案比對、抄表參數比對、任務配置比對、終端時鐘召測比對、電能表時鐘比對、用戶檔案同步、抄表參數設置、任務配置設置、終端時鐘對時、電表時鐘下發。

3 采集運維知識庫的管理

3.1 知識初始化模型形成
建立知識庫初始化模型是整個知識庫的關鍵,如出現錯、漏,分析將失去意義,知識庫自我學習的過程也將異常漫長。基于《采集終端故障甄別手冊》,整理并形成初始版本知識庫。

3.2 知識應用
知識庫主要應用于采集異常處理流程中的遠程分析處理和現場分析處理2個環節。知識應用過程如圖4所示。
在遠程分析處理環節,運維監控人員或遠程故障處理人員根據異常現象檢索知識庫中的故障診斷方法,并進行遠程方式故障診斷,診斷出故障原因后,知識庫會自動根據故障分類獲取對應的故障修復方法,可自動或手動進行故障修復。

圖4 知識應用過程

在現場分析處理環節,現場運維人員通過手持設備,根據現場的異常現象,遠程快速檢索對應的故障診斷方法,用于指導現場作業人員進行現場故障分析及故障原因的確診,在確診故障情況后從知識庫中獲取故障修復方法,指導現場人員進行故障的修復作業。

3.3 知識收集
在遠程或現場故障處理過程中,如果遇到現有知識庫無法解決的問題時,可以通過人機接口提出知識庫更新需求,由技術專家對問題進行分析,確定診斷及修復方法,在知識庫中增加對此問題分析解決途徑的知識。
知識收集與形成是在收集采集運維過程中發生的,具有普遍性、規律性的異常問題,及其診斷和修復方法,通過專家組審核后,完善到采集運維知識庫中。
知識收集的來源有2種：對已經形成的知識信息,可通過知識庫模板將新知識信息直接添加到知識庫中;對已經有解決方案的疑難問題,在地市（縣）公司和省公司的疑難問題處理流程中均可發起知識收集。
知識庫將各省公司形成的知識按照規則進行抽取,并通過專家組審核后,形成知識。

3.4 知識發布
知識的發布由國網統一發布,向各省（市）公司進行自動推送,各省（市）公司確認后對本省知識庫進行更新。

4 基于知識庫的故障診斷修復分析
下面以采集運維過程中最常見的“采集系統與終端無通信”為例,分析基于采集運維知識庫進行故障診斷及修復的過程。

4.1 發現異常現象
用電信息采集系統如發現某一采集終端的關聯用戶,對應的智能電能表在執行采集任務后未能采集到用電信息,經運維監控人員查看后,發現該終端持續24 h未與主站進行通信。
針對采集系統與終端無通信,知識庫將其定義為終端離線,典型案例庫、故障診斷庫、故障修復庫的結構及調用關系如圖5所示。

圖5 故障診斷修復過程

典型案例庫針對采集系統發現終端超過1天未上線的異常,定義可能出現的故障原因及其診斷的優先級順序,遠程診斷有：采集前置故障、主站終端檔案錯誤,現場故障診斷包含終端的軟硬件、遠程通信信道、終端上行通信模塊、終端通信參數等故障情況。

4.2 遠程分析處理
在典型案例庫中通過篩選遠程故障診斷節點,進行故障診斷。
通過主站監控,判斷主站采集前置服務器的工作狀態,發現工作是否正常。判斷該終端的通信地址檔案（行政區劃碼、終端地址）是否合法,發現通信地址檔案數據無誤。

4.3 現場分析處理
遠程故障診斷未確診異常原因,派發現場工單,在現場分析處理環節,現場作業人員攜帶現場手持設備,遠程調用案例庫,進行本地故障診斷。
1）終端軟硬件故障檢查：按照案例庫中配置的診斷步驟,首先調用故障診斷庫中的“終端軟硬件故障”診斷方法,手持設備接收到此診斷方法之后,做如下診斷步驟：提示用戶觀察終端外觀,包括屏幕、外觀、接線等;手持設備通過485/紅外本地接入采集終端,召測終端數據,判斷終端是否故障;經過檢測,發現終端軟硬件無故障。
2）遠程通信信道檢查：通過調用手持設備的GPRS模塊,檢查終端的通信信道是否正常,發現信號正常。
3）終端上行模塊故障檢查：提示用戶更換上行通信模塊及SIM卡進行測試,發現終端依然無法登錄。
4）手持設備通過485/紅外自動抄讀終端本地的通信地址（終端地址、行政區劃碼）,與采集系統中的檔案是否一致,發現采集系統終端地址和采集終端本地地址不一致。例如采集系統中行政區劃碼是4101,終端地址是123,終端中的行政區劃碼是4102,終端地址是123,確診故障原因。

4.4 確診故障原因
通過以上分析判斷,故障原因為終端檔案配置錯誤,與主站系統的檔案配置不一致,實際終端登錄后,采集系統認為是異常終端,拒絕登錄。原因是終端上設置的終端地址和行政區劃碼與主站系統的不一致。

4.5 故障修復
確定故障原因后,修復方案為現場修改采集終端檔案的終端地址和行政區劃碼。調用故障診斷結果對應的修復庫中的修復方法,將終端的行政區劃碼設置為正確值,終端能夠正常登錄主站,故障解決。

5 結語
通過采集運維知識庫的引入,改變采集運維過程中依賴經驗的傳統工作模式,為采集運維工作提供了科學完善的過程作業引導、輔助的體系,通過運維經驗向運維知識的轉換,有效降低采集運維工作的難度,提高故障處理的質量和效率。通過知識庫的學習功能,將靜態知識庫變成動態可持續完善的知識庫。通過典型案例庫的定義,將如何從業務上描述從異常現象到故障可能性的定位分析流程的“業務流”,和從技術上描述各種故障原因的分析診斷流程及診斷方法的“技術流”分開,理論模型和運維現場實踐實現無縫對接。

(編輯:張京娜)

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